Ce sunt agenții GPT și cum funcționează?

Tehnologiile de inteligență artificială (AI) evoluează rapid, revoluționând mai multe sectoare și departamente.

Se estimează că piața globală AI va ajunge 1811,8 miliarde de dolari—extinderea la o rată anuală de creștere compusă (CAGR) de 37,3%. Această statistică arată avansarea rapidă și adoptarea tot mai mare a tehnologiilor AI, iar una dintre aceste tehnologii noi este Agenții GPT.

Poate că ați auzit și folosit instrumente precum ChatGPT, care completează doar o sarcină la un moment dat – luând intrare pentru o interogare și returnând o ieșire pentru aceeași.

Dar agenții GPT lucrează dincolo de asta, gândesc dincolo de asta și generează răspunsuri asemănătoare oamenilor folosind algoritmi avansați. Cunoscuți și sub denumirea de agenți autonomi, agenții GPT răspund la interogări, stări și evenimente independente de interogarea inițială adresată de utilizator – generând răspunsurile până când răspunde la întrebarea adresată și satisface intenția de interogare a utilizatorului.

Dacă a fost prea greu de înțeles, nu vă faceți griji.

Vom aprofunda mai mult în înțelegerea ce sunt agenții GPT cu exemple, cum funcționează aceștia, beneficiile și cazurile de utilizare ale acestora și scopul viitor al acestei tehnologii avansate AI.

Ce sunt agenții GPT?

Înainte de a înțelege Agenții GPT în mod colectiv, haideți mai întâi să descompunem termenii și să vedem ce înseamnă separat GPT și agenți.

GPT, sau Generative Pre-Trained Transformer, este un model de bază de învățare profundă și învățare automată (ML) care alimentează modele de limbaj mari (LLM) precum ChatGPT și este antrenat pe seturi mari de date pentru a genera răspunsuri asemănătoare omului pentru un anumit prompt.

Un agent este o configurație mare de model de limbaj care funcționează și continuă să ruleze iterativ pentru a finaliza sarcina definită. Acestea cuprind fluxuri de lucru complexe în care LLM vorbește singur fără întrerupere umană – făcându-l diferit de cele utilizate în ChatGPT, în care obțineți un singur răspuns la o întrebare adresată.

Astfel, luând în considerare cele două interpretări de mai sus, putem defini agenții GPT ca programe bazate pe inteligență artificială care, atunci când li se oferă o anumită sarcină, pot crea, finaliza, prioritiza și prioritiza sarcinile prin instrucțiuni autodirijate într-o buclă – producând acțiuni la fiecare iterație. pentru a atinge scopul final.

Deoarece agenții GPT sunt instruiți pe date vaste, ei pot înțelege cu ușurință contextul și pot învăța modelele și nuanțele de limbă, făcându-i să genereze răspunsuri relevante și coerente. Cu tehnologia de deep learning subiacentă, agenții GPT pot imita îndeaproape comportamentul uman și conversația, făcându-le extrem de utile pentru asistență și servicii pentru clienți, asistență virtuală și automatizare și creare de conținut.

Semnificația agenților GPT în NLP

Agenții GPT au un impact semnificativ asupra procesării limbajului natural (NLP) datorită capacității lor de a genera rezultate asemănătoare omului și performanțe de ultimă generație pentru mai multe sarcini, inclusiv finalizarea textului, traducerea limbii, analiza sentimentelor, răspunsul la întrebări și multe altele.

Datorită versatilității și capacității lor de a genera text asemănător omului, agenții GPT contribuie în mare măsură la generarea de conținut, chatbot și asistență virtuală și scriere creativă – înțelegerea contextului și generarea de prompturi relevante, care sunt valoroase în NLP.

În plus, agenții GPT joacă, de asemenea, un rol uriaș în traduceri și aplicații multilingve în NLP. Agenții GPT sunt de obicei reglați fin pentru traducere, permițând comunicarea în mai multe limbi.

În plus, agenții GPT pot aborda, de asemenea, provocările din NLP, inclusiv părtinirea și discriminarea, pentru a permite incluziunea și pentru a crea un impact etic și social mai bun.

Prin urmare, datorită eficienței modelelor de limbaj pre-instruite la scară largă care îmbunătățesc generarea și automatizarea conținutului, transferul de învățare și promovarea cercetării și dezvoltării, agenții GPT au devenit o piatră de temelie pentru NLP modern.

Cum funcționează agenții GPT?

Agenții GPT sau agenții autonomi folosesc arhitectura transformatorului pentru a gestiona date secvențiale și pentru a înțelege și a genera text de ieșire asemănător omului pe baza intrării primite.

Cu cuvinte simple, agenții GPT înțeleg și analizează obiectivul de bază și vin cu sarcini succesive pentru a le finaliza una câte una și a atinge obiectivul final.

Cu toate acestea, pe lângă aceasta, agenții GPT includ și o serie de alte abilități care le permit să finalizeze orice sarcină digitală de care este capabil un om, inclusiv:

• Acces la navigarea pe internet și utilizarea pluginurilor și aplicațiilor

• Accesarea memoriei pe termen scurt și pe termen lung

• Acces la forme de plată, cum ar fi un card de credit

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

Acești agenți GPT funcționează în moduri diferite. În timp ce unii operează în culise — fără ca utilizatorul să fie conștient de ceea ce se întâmplă în retrospectivă, unii agenți autonomi sunt vizibili, permițând utilizatorilor să vadă și să urmărească fiecare pas și prin procesul din spatele AI.

Un set de date suficient de bun care acționează ca bază de cunoștințe, memorie, tehnici precum învățarea prin consolidare și luarea deciziilor este fundamentul lucrului din spatele unui agent GPT.

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

Sursă: topapps.ai

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

• Sarcina merge apoi în coada de sarcini, care transmite obiectivul „Agentului de execuție”.

• Din agentul de execuție, sarcina merge în „Memorie” și este stocată acolo.

• Apoi adaugă context obiectivului, învățând din baza sa de cunoștințe, care este apoi trimisă Agentului de execuție și transmisă „Agentului de creare a sarcinilor”.

• Luând în considerare obiectivul și contextul, Task Creative Agent creează acum sarcini noi și le trimite în coada de activități.

• Sarcinile merg apoi la „Agent de prioritizare a sarcinilor”, care prioritizează sarcinile.

• Odată ce sarcinile sunt prioritizate, Agentul de prioritizare a sarcinilor trimite lista de sarcini curățată la Coada de sarcini, iar procesul continuă până când obiectivul este îndeplinit și utilizatorul primește un răspuns la întrebarea adresată.

Astfel, agenții GPT demonstrează puterea LLM-urilor bazate pe inteligență artificială de a crea în mod autonom sarcini noi, de a prioritiza sarcinile și de a le reprorioritizează până când obiectivul este îndeplinit, arătând natura adaptabilă a modelelor de limbaj mari alimentate de inteligență artificială.

Deși aceasta a explicat funcționarea tehnică a modelului de limbă mare, să ne uităm la 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 un mesaj „Găsiți cele mai recente progrese în AI și scrieți un rezumat despre el”.

• Primul pas evident este să oferiți un prompt relevant agentului GPT.

• Agentul GPT citește și încearcă să înțeleagă obiectivul prin GPT-4 al OpenAI și creează sarcini pentru a îndeplini obiectivul.

• De exemplu, prima sarcină cu care poate veni agentul este „Căutați pe Google cele mai recente progrese în AI”.

• Agentul caută pe Google despre cele mai recente progrese în domeniul AI, găsește o listă cu articolele de top și scoate lista de linkuri, completând prima sarcină.

• Cu toate acestea, acesta nu este scopul final și nu îndeplinește obiectivul de bază. Prin urmare, agentul GPT analizează din nou obiectivul: să găsească cele mai recente progrese AI și apoi să scrie un scurt rezumat despre acesta. Pe baza acestei înțelegeri și prima sarcină este finalizată, agentul GPT vine cu următorul set de sarcini.

• De exemplu, poate veni cu sarcini precum 1. Scrieți un rezumat al cercetării efectuate, 2. Citiți conținutul linkurilor de top pentru a găsi cele mai recente progrese în AI.

• Înainte de a continua, agentul GPT realizează că nu ar trebui să scrie un rezumat, ci să citească conținutul și apoi să scrie rezumatul. Astfel, pe baza acestei înțelegeri, agentul prioritizează sarcinile pentru 1. Citiți conținutul linkurilor de sus pentru a găsi cele mai recente progrese în AI și 2. Scrieți un rezumat al cercetării efectuate.

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

• Agentul scrie apoi rezumatul și îl trimite ca rezultat final, satisfacând intenția și îndeplinirea obiectivului final.

Astfel, acesta este fluxul de lucru simplu al agentului GPT cu un exemplu simplu.

Cazuri de utilizare ale agenților GPT

Înainte de a intra în beneficii, să ne uităm la diferitele cazuri de utilizare ale agenților GPT.

• Asistență personală/accesarea web: puteți folosi agenți autonomi pentru a finaliza mai multe sarcini într-o secvență, inclusiv căutarea pe web pentru a căuta link-uri/răspunsuri la întrebări, gestionarea finanțelor și calendarele, rezervarea călătoriilor sau a altor evenimente și monitorizarea activităților de sănătate și sănătoase .

• Generarea de conținut: agenții GPT pot genera conținut de înaltă calitate, cum ar fi bloguri lungi, copii de marketing și postări pe rețelele sociale, economisind timp pentru agenții de marketing și creatorii de conținut.

• Jocuri interactive: agenții GPT pot fi, de asemenea, utilizați pe scară largă pentru a gestiona jocurile interactive, cum ar fi dezvoltarea personajelor AI adaptive, crearea de NCP interactive și inteligente și oferirea de interacțiuni contextualizate în joc jucătorilor.

• Asistență pentru clienți: agenții GPT pot gestiona în mod eficient întrebările de asistență pentru clienți prin chatbot-oferind asistență pe site-uri web, aplicații și platforme de mesagerie. Aceștia preia întrebările clienților despre tranzacțiile, plățile anterioare sau întrebările despre produsele sau serviciile site-ului.

• Management financiar: agenții GPT oferă, de asemenea, asistență financiară, cum ar fi oferirea de consiliere financiară cercetată, automatizarea detectării fraudei și a evaluării riscurilor, evaluări ale cărților de credit, management al conformității, raportare etc.

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

Beneficiile agenților GPT

Agenții GPT revoluționează operațiunile de afaceri. Iată care sunt beneficiile cruciale ale agenților GPT:

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

• Procesul decizional îmbunătățit: Deoarece agenții GPT sunt instruiți pe seturi mari de date, ei oferă companiilor informații valoroase prin valorificarea capabilităților ML și a analizei datelor, permițându-le să ia decizii mai bine informate.

• Avantaj competitiv: prin generarea de informații cheie și automatizarea fluxurilor de lucru, agenții GPT pot ajuta companiile să rămână în fruntea curbei și să învingă piața competitivă.

• Scalabilitate: agenții GPT se pot adapta și evolua cu ușurință în funcție de nevoile și cerințele în schimbare ale unei companii, pe măsură ce procesele lor devin mai complexe, făcându-le soluții scalabile și extrem de versatile.

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

• Rezolvarea problemelor complexe: capacitatea agenților GPT de a-și aminti acțiunile și experiențele trecute și de a procesa un set uriaș de date îl face o soluție ideală pentru a rezolva problemele complexe aflate la îndemână.

Acum, vom explora limitările agenților GPT.

Limitări pentru agenții GPT

Agenții GPT vin, de asemenea, cu o cantitate semnificativă de dezavantaje și limitări, inclusiv:

• Preocupări privind securitatea: Mulți agenți GPT construiți pe modurile de bază LLM nu au instrumentele încorporate sau măsurile de protecție necesare pentru a asigura securitatea și integritatea datelor, ceea ce face din securitate o preocupare majoră atunci când se utilizează agenți GPT.

• Preocupări legate de siguranță: atunci când folosim agenți GPT pentru controlul traficului și vehicule autonome, există întotdeauna o problemă de siguranță, cum ar fi răni minore sau majore din cauza controalelor umane limitate și a senzorilor suplimentari.

• Posibilități de AI necinstite: una dintre cele mai mari preocupări ale agenților GPT este că aceștia sunt utilizați și antrenați în scopuri rău intenționate și devin necinstiți decât intenția inițială de antrenament, ceea ce face dificilă preluarea controlului.

• Prejudecăți și preocupări etice: agenții GPT pot oferi rezultate inadecvate și părtinitoare din cauza părtinirii moștenite în datele lor de antrenament. Prin urmare, atenuarea diferențelor etice și a prejudecăților și asigurarea echității este o provocare majoră cu care se confruntă întreprinderile, mai ales atunci când seturile de date de instruire cuprind părtiniri.

• Lipsa gestionării multimedia: agenții GPT sunt proiectați în primul rând pentru a lucra cu date text și intrări, 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.

A fi conștient de limitările agentului GPT este, de asemenea, important pentru a le folosi în mod responsabil, în siguranță și etic.

Sunt disponibile mai multe instrumente pentru agenți GPT, inclusiv Agent GPT și Auto GPT, care demonstrează utilizarea în viața reală a agenților GPT.

#1. Agent GPT

Agent GPT este un instrument AI versatil și puternic cu sursă deschisă pentru configurarea, crearea și implementarea agenților AI autonomi fără intrarea continuă a utilizatorului. Trebuie pur și simplu să vă specificați obiectivul, iar agentul GPT, bazat pe arhitectura GPT 3.5, se ocupă de restul.

Acesta generează text de înaltă calitate în timp real prin înlănțuirea mai multor LLM-uri, permițând fiecărui agent implementat să-și amintească sarcinile și experiențele anterioare.

Acest lucru face 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 sursă deschisă bazat pe modelul GPT-4 al OpenAI care finalizează în mod autonom sarcini pentru a îndeplini obiectivul final al utilizatorului.

Creat de Toran Bruce Richards, Auto-GPT este disponibil public pe GitHub și va fi disponibil în curând pe GUI/aplicația 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 open source, 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, cum ar fi Weaviate și Chroma, pentru a crea, prioritiza și executa sarcini. Se concentrează pe învățarea limbilor străine, învățarea prin întărire 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 folosesc SuperAGI pentru a-și automatiza procesele de afaceri și pentru a construi aplicații autonome.

SuperAGI oferă, de asemenea, șabloane pentru a construi și a crea aplicații software simple folosind obiective și instrucțiuni specifice. Alte caracteristici cruciale includ stocarea memoriei agentului, managerul de resurse, telemetria performanței, bazele de date cu vectori multiple și euristica de detectare a buclei.

Cum arată viitorul agenților GPT?

În prezent, agenții GPT se află în stadiul lor inițial de experimentare, dezvoltare, eșec și succes, unde cercetătorii și dezvoltatorii încearcă lucruri noi și cazuri de utilizare pentru a încorpora agenți autonomi în fluxurile de lucru ale afacerii.

Deși nu au fost lansate încă produse comercializate care utilizează agenți GPT, deoarece este încă în faza de dezvoltare, acest lucru se va schimba în curând. Se preconizează că agenții GPT vor apărea în fiecare sector, automatizează procese precum cercetarea și analiza datelor, educația și învățarea, asistența medicală și medicamentele și industria auto.

Cu toate acestea, odată cu dezvoltarea și progresele tehnologice ale agenților autonomi GPT, asigurarea părtinirii etice, a transparenței, a responsabilității și a răspunderii va fi crucială și o provocare majoră de depășit.

Va fi distractiv și interesant să vedem ce au agenții GPT în viitor și cum vor transforma aceștia procesele și fluxurile de lucru de zi cu zi.

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