Ce sunt agenții GPT și cum funcționează?

Tehnologiile bazate pe inteligența artificială (IA) avansează într-un ritm uluitor, transformând radical diverse sectoare și domenii de activitate.

Se preconizează că piața globală a inteligenței artificiale va atinge o valoare de 1.811,8 miliarde de dolari, înregistrând o creștere anuală compusă (CAGR) de 37,3%. Această cifră reflectă avansul rapid și adoptarea pe scară largă a tehnologiilor AI, printre care se remarcă Agenții GPT ca o inovație notabilă.

Probabil ați auzit și ați utilizat instrumente precum ChatGPT, care funcționează executând o singură sarcină – primesc o solicitare și returnează un răspuns corespunzător.

Însă agenții GPT depășesc această limitare, gândind și operând autonom, generând răspunsuri similare celor umane, utilizând algoritmi sofisticați. Cunoscuți și ca agenți autonomi, aceștia reacționează la interogări, contexte și evenimente, independent de solicitarea inițială a utilizatorului, continuând să genereze răspunsuri până când scopul solicitării este atins și intenția utilizatorului este satisfăcută.

Dacă aceste explicații par complicate, nu vă îngrijorați.

Vom analiza în detaliu ce sunt agenții GPT prin exemple concrete, cum funcționează aceștia, care sunt avantajele și aplicațiile lor, precum și care sunt perspectivele viitoare ale acestei tehnologii avansate de IA.

Ce sunt agenții GPT?

Înainte de a defini Agenții GPT ca un concept unitar, haideți să descompunem termenii și să înțelegem semnificația separată a conceptelor GPT și agenți.

GPT, sau Generative Pre-trained Transformer (Transformator Generativ Pre-antrenat), reprezintă un model fundamental de învățare profundă și învățare automată (ML) care stă la baza modelelor lingvistice extinse (LLM) precum ChatGPT. Acesta este antrenat pe seturi masive de date pentru a genera răspunsuri apropiate de limbajul uman ca reacție la o anumită solicitare.

Un agent reprezintă o configurație complexă de model lingvistic, care operează și iterează pentru a duce la bun sfârșit o sarcină specifică. Acești agenți implică fluxuri de lucru sofisticate, în care LLM comunică autonom, fără intervenție umană. Acesta este un aspect diferit față de ChatGPT, unde se oferă un singur răspuns la o întrebare.

Astfel, luând în considerare cele două interpretări de mai sus, putem defini agenții GPT ca fiind programe bazate pe inteligență artificială, care, odată ce primesc o sarcină, sunt capabile să creeze, să finalizeze, să prioritizeze și să gestioneze sarcinile prin instrucțiuni auto-generate într-o buclă iterativă, producând acțiuni la fiecare iterație, până la atingerea obiectivului final.

Datorită antrenamentului pe volume mari de date, agenții GPT înțeleg cu ușurință contextul, învață șabloane și nuanțe lingvistice, generând răspunsuri relevante și coerente. Cu ajutorul tehnologiei de învățare profundă, agenții GPT pot imita îndeaproape comportamentul și conversația umană, ceea ce îi face extrem de utili în domenii precum asistența pentru clienți, asistența virtuală, automatizarea și crearea de conținut.

Importanța agenților GPT în NLP

Agenții GPT au un impact semnificativ asupra procesării limbajului natural (NLP), datorită abilității de a genera rezultate asemănătoare celor umane și de a performa la standarde înalte în diferite sarcini, inclusiv finalizarea textului, traducerea, analiza sentimentelor, răspunsul la întrebări și multe altele.

Datorită flexibilității și capacității lor de a crea texte care imită limbajul uman, agenții GPT contribuie semnificativ la generarea de conținut, chatbot, asistență virtuală și scriere creativă. Înțelegerea contextului și generarea de prompturi relevante sunt deosebit de valoroase în NLP.

Mai mult, agenții GPT joacă un rol crucial în traduceri și aplicații multilingve în NLP. Aceștia sunt adesea adaptați pentru traducere, facilitând comunicarea în diverse limbi.

Agenții GPT pot aborda și provocările din NLP, cum ar fi prejudecățile și discriminarea, promovând incluziunea și creând un impact social și etic mai bun.

Prin urmare, datorită eficienței modelelor lingvistice pre-antrenate la scară largă, care îmbunătățesc generarea și automatizarea conținutului, transferul de cunoștințe și stimularea cercetării și dezvoltării, agenții GPT au devenit un pilon esențial în NLP-ul modern.

Cum funcționează agenții GPT?

Agenții GPT, sau agenții autonomi, utilizează arhitectura transformatoarelor pentru a gestiona date secvențiale și a înțelege și a genera texte care seamănă cu limbajul uman, pe baza informațiilor primite.

Simplu spus, agenții GPT înțeleg și analizează obiectivul inițial și generează sarcini succesive pentru a le îndeplini una câte una și a atinge obiectivul final.

Pe lângă aceasta, agenții GPT includ o serie de alte capacități care le permit să finalizeze orice sarcină digitală de care este capabil un om, inclusiv:

• Acces la navigarea pe internet și utilizarea de plugin-uri și aplicații

• Acces la memorii pe termen scurt și lung

• Acces la forme de plată, cum ar fi cardurile de credit

• Accesarea modelelor lingvistice extinse (LLM) precum GPT pentru a răspunde, analiza, rezuma sau oferi o opinie.

Acești agenți GPT funcționează în moduri diferite. Unii operează în fundal, fără ca utilizatorul să fie conștient de ce se întâmplă, în timp ce alții sunt vizibili, permițând utilizatorilor să vadă și să urmărească fiecare pas și întregul proces din spatele inteligenței artificiale.

Un set de date suficient de bun care acționează ca bază de cunoștințe, memorie, tehnici precum învățarea prin consolidare și luarea deciziilor stă la baza funcționării unui agent GPT.

Iată o reprezentare a cadrului pe care îl urmează un agent GPT, cu o descriere pas cu pas a fiecărei etape.

Sursă: topapps.ai

• Utilizatorul oferă o sarcină sau un obiectiv unui agent GPT.

• Sarcina este introdusă în coada de sarcini, care transmite obiectivul „Agentului de execuție”.

• De la agentul de execuție, sarcina este transferată în „Memorie” și stocată acolo.

• Apoi, este adăugat un context obiectivului, învățând din baza sa de cunoștințe. Contextul este trimis agentului de execuție și transferat la „Agentul de creare a sarcinilor”.

• Luând în considerare obiectivul și contextul, agentul de creare a sarcinilor generează acum sarcini noi și le transmite în coada de activități.

• Sarcinile sunt apoi trimise „Agentului de prioritizare a sarcinilor”, care le ordonează în funcție de prioritate.

• Odată ce sarcinile sunt prioritizate, agentul de prioritizare a sarcinilor trimite lista de sarcini actualizată la coada de sarcini, iar procesul continuă până când obiectivul este atins și utilizatorul primește un răspuns la întrebarea formulată.

Astfel, agenții GPT demonstrează capacitatea LLM-urilor bazate pe inteligență artificială de a crea autonom sarcini noi, de a prioritiza și reordona sarcinile, până la îndeplinirea scopului, evidențiind caracterul adaptabil al modelelor lingvistice extinse bazate pe inteligență artificială.

Deși funcționarea tehnică a modelului lingvistic a fost explicată, vom analiza un exemplu pentru o înțelegere mai bună și mai clară a modului în care funcționează un agent GPT.

Să luăm în considerare un agent GPT căruia îi dăm mesajul: „Găsește cele mai recente progrese în inteligența artificială și scrie un rezumat despre ele”.

• Primul pas evident este furnizarea unei solicitări relevante agentului GPT.

• Agentul GPT citește și încearcă să înțeleagă obiectivul prin intermediul GPT-4 de la OpenAI și creează sarcini pentru a-l îndeplini.

• De exemplu, prima sarcină pe care o poate genera agentul este „Caută pe Google cele mai recente progrese în inteligența artificială”.

• Agentul efectuează o căutare pe Google privind cele mai recente progrese în domeniul inteligenței artificiale, găsește o listă de articole de top și extrage link-urile, finalizând prima sarcină.

• Cu toate acestea, acesta nu este scopul final și nu atinge obiectivul de bază. Prin urmare, agentul GPT analizează din nou obiectivul: să identifice cele mai recente progrese în inteligența artificială și apoi să scrie un scurt rezumat. Pe baza acestei înțelegeri și a finalizării primei sarcini, agentul GPT generează următorul set de sarcini.

• De exemplu, poate genera sarcini precum: 1. Scrieți un rezumat al cercetării efectuate, 2. Citiți conținutul link-urilor de top pentru a identifica cele mai recente progrese în IA.

• Înainte de a continua, agentul GPT realizează că nu ar trebui să scrie un rezumat, ci să citească conținutul și apoi să redacteze rezumatul. Astfel, pe baza acestei înțelegeri, agentul prioritizează sarcinile: 1. Citiți conținutul link-urilor de top pentru a identifica cele mai recente progrese în IA și 2. Scrieți un rezumat al cercetării efectuate.

• Agentul GPT citește conținutul articolului și apoi revine la coada de activități pentru a verifica următoarea sarcină: redactarea unui scurt rezumat.

• Agentul scrie apoi rezumatul și îl transmite ca rezultat final, îndeplinind intenția și atingând obiectivul final.

Acesta este fluxul de lucru simplificat al unui agent GPT, prezentat printr-un exemplu ușor de înțeles.

Cazuri de utilizare a agenților GPT

Înainte de a discuta beneficiile, să analizăm diferitele aplicații practice ale agenților GPT.

• Asistență personală/acces la internet: Puteți utiliza agenți autonomi pentru a finaliza o serie de sarcini în mod secvențial, inclusiv căutarea pe internet pentru a găsi link-uri/răspunsuri la întrebări, gestionarea finanțelor și a calendarului, rezervarea călătoriilor sau a altor evenimente și monitorizarea activităților de sănătate și fitness.

• Generare de conținut: Agenții GPT pot genera conținut de înaltă calitate, precum articole de blog extinse, texte de marketing și postări pentru rețelele sociale, economisind timp pentru specialiștii în marketing și creatorii de conținut.

• Jocuri interactive: Agenții GPT pot fi utilizați pe scară largă și pentru a gestiona jocurile interactive, cum ar fi dezvoltarea personajelor AI adaptabile, crearea de NPC-uri interactive și inteligente și furnizarea de interacțiuni contextualizate în joc pentru jucători.

• Asistență pentru clienți: Agenții GPT pot gestiona eficient întrebările clienților prin intermediul chatbot-urilor, oferind suport pe site-uri web, aplicații și platforme de mesagerie. Aceștia pot prelua întrebări despre tranzacții, plăți anterioare sau informații despre produsele sau serviciile disponibile pe site.

• Management financiar: Agenții GPT oferă și asistență financiară, cum ar fi consiliere financiară bazată pe cercetări, automatizarea detectării fraudelor și a evaluării riscurilor, evaluarea bonității creditului, managementul conformității, raportare etc.

Acestea sunt doar câteva cazuri de utilizare a agenților GPT, dar aplicațiile lor acoperă o gamă largă de alte scopuri, inclusiv analiza predictivă, povestirea interactivă, cercetarea și analiza datelor, aplicații medicale și de asistență medicală și multe altele.

Beneficiile agenților GPT

Agenții GPT revoluționează modul în care companiile operează. Iată care sunt principalele avantaje ale agenților GPT:

• Eficiență îmbunătățită: prin automatizarea sarcinilor repetitive, cum ar fi cercetarea unui produs, crearea unei schițe pentru un articol sau gestionarea asistenței pentru clienți, agenții GPT pot eficientiza mai multe sarcini secvențiale, crescând productivitatea și eficiența generală a companiei.

• Proces decizional îmbunătățit: Datorită antrenamentului pe seturi mari de date, agenții GPT oferă informații valoroase companiilor prin valorificarea capacităților de ML și a analizei datelor, permițându-le să ia decizii mai bine informate.

• Avantaj competitiv: prin generarea de informații esențiale și automatizarea fluxurilor de lucru, agenții GPT pot ajuta companiile să rămână în fruntea pieței competitive.

• Scalabilitate: agenții GPT se pot adapta și evolua cu ușurință în funcție de nevoile și cerințele în continuă schimbare ale unei companii, pe măsură ce procesele lor devin mai complexe, făcându-i o soluție scalabilă și extrem de versatilă.

• Eficiența costurilor: agenții GPT ajută companiile să reducă costurile cu forța de muncă și costurile operaționale prin automatizarea proceselor, identificarea zonelor de îmbunătățire și optimizarea alocării resurselor.

• Rezolvarea problemelor complexe: capacitatea agenților GPT de a-și aminti acțiunile și experiențele anterioare și de a procesa volume uriașe de date îi face o soluție ideală pentru a rezolva probleme complexe.

În continuare, vom explora limitările agenților GPT.

Limitările agenților GPT

Agenții GPT vin și cu o serie de dezavantaje și limitări, inclusiv:

• Probleme de securitate: Mulți agenți GPT construiți pe modele lingvistice extinse de bază nu dispun de instrumentele sau măsurile de protecție încorporate necesare pentru a asigura securitatea și integritatea datelor, ceea ce face ca securitatea să fie o preocupare majoră atunci când se utilizează agenții GPT.

• Probleme de siguranță: în utilizarea agenților GPT pentru controlul traficului și vehicule autonome, există întotdeauna o problemă de siguranță, cum ar fi rănile ușoare sau majore cauzate de controalele umane limitate și de senzori suplimentari.

• Potențialul de utilizare necinstită a AI: o problemă majoră legată de agenții GPT este că aceștia pot fi folosiți și antrenați în scopuri rău intenționate și pot deveni mai degrabă necinstiti decât conformi cu intenția inițială de antrenament, ceea ce face dificilă preluarea controlului.

• Prejudecăți și probleme etice: agenții GPT pot oferi rezultate inadecvate și părtinitoare din cauza prejudecăților moștenite din datele lor de antrenament. Prin urmare, atenuarea diferențelor etice și a prejudecăților și asigurarea echității reprezintă o provocare majoră cu care se confruntă companiile, mai ales atunci când seturile de date de instruire conțin prejudecăți.

• Lipsa gestionării multimedia: agenții GPT sunt concepuți în principal pentru a lucra cu date și informații text, limitându-le capacitatea de a lucra cu multimedia și de a gestiona date multimodale, cum ar fi audio, imagini și video, fără a necesita modele specializate suplimentare.

Este important să conștientizăm limitările agenților GPT pentru a-i folosi în mod responsabil, sigur și etic.

Sunt disponibile mai multe instrumente pentru agenții GPT, inclusiv Agent GPT și Auto GPT, care demonstrează utilizarea practică a agenților GPT.

#1. Agent GPT

Agent GPT este un instrument AI versatil și puternic, cu cod sursă deschis, pentru configurarea, crearea și implementarea agenților AI autonomi fără intervenția continuă a utilizatorului. Pur și simplu, specificați obiectivul, iar agentul GPT, bazat pe arhitectura GPT 3.5, se ocupă de restul.

Acesta generează texte de înaltă calitate în timp real, prin combinarea mai multor modele LLM, permițând fiecărui agent implementat să își amintească sarcinile și experiențele anterioare.

Acest lucru permite ca Agent GPT să învețe din propriile experiențe anterioare și să producă rezultate mult mai bune și mai precise în timp.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT este un agent autonom cu cod sursă deschis, bazat pe modelul GPT-4 de la OpenAI, care finalizează autonom sarcini pentru a atinge obiectivul final al utilizatorului.

Creat de Toran Bruce Richards, Auto-GPT este disponibil public pe GitHub și va fi disponibil în curând printr-o interfață grafică/aplicație web. Poate interacționa fără probleme cu aplicațiile, software-ul și serviciile locale și online, cum ar fi procesoarele de text și browserele web, pentru a finaliza o anumită sarcină. Aflați mai multe despre instalarea Auto-GPT prin acest ghid simplu și pas cu pas.

#3. BabyAGI

BabyAGI este un script Python cu cod sursă deschisă, gestionat independent și bazat pe GitHub, inspirat de dezvoltarea cognitivă umană.

Acest sistem de management al sarcinilor bazat pe inteligență artificială utilizează OpenAI și baze de date vectoriale, precum Weaviate și Chroma, pentru a crea, prioritiza și executa sarcini. Se concentrează pe învățarea limbilor străine, învățarea prin consolidare și dezvoltarea cognitivă pentru a învăța și a executa sarcini complexe.

#4. SuperAGI

SuperAGI este un cadru AI autonom care vă ajută să dezvoltați și să implementați agenți GPT autonomi rapid, ușor și fiabil.

Mii de companii, inclusiv giganți precum Amazon, Microsoft, Google, Tesla și IBM, au încredere și utilizează SuperAGI pentru a-și automatiza procesele de afaceri și a construi aplicații autonome.

SuperAGI oferă, de asemenea, șabloane pentru construirea și crearea de aplicații software simple folosind obiective și instrucțiuni specifice. Alte caracteristici esențiale includ stocarea memoriei agentului, managerul de resurse, telemetria performanței, baze de date multiple de vectori și euristici pentru detectarea buclelor.

Cum arată viitorul agenților GPT?

În prezent, agenții GPT se află în stadiul inițial de experimentare, dezvoltare, eșec și succes, în care cercetătorii și dezvoltatorii explorează noi metode și aplicații practice pentru a integra agenții autonomi în fluxurile de lucru ale companiilor.

Deși nu au fost încă lansate produse comerciale care utilizează agenții GPT, deoarece se află încă în faza de dezvoltare, această situație se va schimba în curând. Se preconizează că agenții GPT vor fi utilizați în fiecare sector, automatizând procese precum cercetarea și analiza datelor, educația și învățarea, asistența medicală și medicamentele și industria auto.

Totuși, odată cu dezvoltarea și avansul tehnologic al agenților autonomi GPT, asigurarea respectării eticii, a transparenței, a responsabilității și a răspunderii va fi esențială și va reprezenta o provocare majoră de depășit.

Va fi fascinant și interesant să vedem cum vor evolua agenții GPT în viitor și cum vor transforma procesele și fluxurile de lucru zilnice.

Apoi, consultați ChatGPT cu VS Code: primul pas către o codificare fără efort.