最近、AI の世界では自律型人工知能という新しいトレンドが現れているようです。
これは根拠がないわけではなく、最近では AutoGPT という研究が世間に知られるようになりました。 Tesla の元 AI ディレクターで OpenAI に復帰したばかりの Andrej Karpathy 氏も、これを精力的に宣伝し、Twitter で「AutoGPT はプロンプト エンジニアリングの次のフロンティアです。」
それだけではなく、ChatGPT は時代遅れで、AutoGPT はこの分野の新しいメンバーであると主張する人もいます。
プロジェクトが開始されると、わずか数日で 27,000 個のスターが集まり、プロジェクトの人気が証明されました。
GitHub アドレス: https://github.com/torantulino/auto-gpt
質問AutoGPT とは一体何でしょうか?これは、GPT-4 言語モデルの機能を実証する実験的なオープン ソース アプリケーションです。このプログラムは GPT-4 を利用しており、ユーザーが設定した目標を自律的に達成できます。
具体的には、AutoGPT は GPT ベースのモデルにメモリと本体を与えることと同じです。これを使用すると、AI エージェントにタスクを引き渡し、自律的に計画を立てさせ、その計画を実行できます。また、インターネット アクセス、長期および短期メモリ管理、テキスト生成のための GPT-4 インスタンス、およびファイル ストレージと要約生成のための GPT-3.5 の使用も備えています。 AutoGPT には多くの用途があり、市場の分析、取引戦略の考案、顧客サービスの提供、マーケティングの実施、および継続的な更新が必要なその他のタスクに使用できます。
ネチズンが言ったように、AutoGPT はインターネット上で嵐を引き起こしており、どこにでも存在します。ユーザーは AutoGPT に Web サイトの構築を依頼し、AutoGPT は 3 分以内に成功しました。この期間中、AutoGPT は人間の介入なしに React と Tailwind CSS をすべて単独で使用していました。プログラマーは本当にコーディングする必要がなくなったようです。
ユーザーは後で、自分の目標は単純で、React を使用して Web サイトを作成することだと付け加えました。リクエストは、フォームを作成し、「Made with autogpt」というタイトルを追加し、背景を青に変更するというものでした。 AutoGPT は Web サイトを正常に構築しました。ユーザーはまた、AutoGPT にもっと多くのプロンプトが与えられれば、パフォーマンスが向上するだろうとも言いました。
出典: https://twitter.com/SullyOmarr/status/1644160222733406214
# 別の例を見てみましょう。あなたが靴会社を経営しているふりをして、AutoGPT に与えられた命令は、防水靴の市場調査を実施し、上位 5 社の名前を挙げて競合他社の長所と短所を報告するよう依頼することです。##まず、AutoGPT で Google で直接検索し、防水靴を総合的に評価している上位 5 社を見つけます。関連するリンクが見つかると、AutoGPT は「各靴の長所と短所は何ですか、トップ 5 の防水靴、男性用のトップ 5 の防水靴の長所と短所は何ですか」などの質問を自問します。
その後、AutoGPT は Google 検索と組み合わせて他のさまざまな Web サイトの分析を続け、満足のいく結果が得られるまでクエリを更新します。この間、AutoGPT はどのレビューが偽物である可能性があるかを判断できるため、レビュー担当者を検証する必要があります。
実行プロセス中に、AutoGPT は Web サイトを分析して問題の解決策を見つけるタスクを実行する独自のサブエージェントも派生します。すべては完全に自分自身で作業します。
その結果、AutoGPT は防水靴メーカーの上位 5 社について非常に詳細なレポートを提供し、各企業の長所と短所を含み、簡潔な結論も示しています。所要時間はわずか 8 分、料金は 10 セントでした。この期間中、最適化はまったく行われませんでした。
タスクを独立して完了できる AutoGPT はどのように実行されるのでしょうか?次に見てみましょう。
インターネットを席巻した AI エージェントとして、AutoGPT を完成させることができます30分でセットアップ。独自の AI を使用して、タスクを完了し、作業効率を向上させることができます。
この強力な AI ツールは、さまざまなタスクを自律的に実行でき、セットアップと起動が簡単であることが特徴です。始める前に、Git をセットアップし、Python をインストールし、Docker Desktop をダウンロードして、OpenAI API キーを取得する必要があります。
リポジトリのクローンを作成します
まず、GitHub から AutoGPT リポジトリのクローンを作成します。
次のコマンドを使用して、新しく作成されたフォルダー Auto-GPT に移動します。
#構成環境
Auto-GPT フォルダーで、 を見つけます。 env.template ファイルを開き、OpenAI API キーを挿入します。次に、ファイルをコピーし、名前を .env に変更します。
#Python パッケージのインストール
次のコマンドを実行して、必要なパッケージをインストールします。パイソンバッグ。
Docker の実行
コンテナをダウンロードせずに、Docker Desktop を実行します。プログラムがアクティブ化されていることを確認してください。
# を実行します。 AutoGPT を実行するには次のコマンドを実行します。
#ターゲットの設定
AutoGPT は強力なツールですが、完璧ではありません。問題を回避するには、上記の ResearchGPT のように、単純なターゲットから始めて出力をテストし、ニーズに合わせてターゲットを調整することをお勧めします。
ただし、AutoGPT の可能性を最大限に活用するには、GPT-4 API アクセスが必要です。 GPT-3.5 では、エージェントまたは応答に必要な深さが提供されない可能性があります。
AgentGPT: 自律型 AI エージェントをブラウザーに直接展開する
最近、別の開発者が AutoGPT で新しい探索の試みを開始し、ブラウザーで自律 AI エージェントを組み立て、構成、デプロイできるプロジェクト - AgentGPT。このプロジェクトの主な貢献者の 1 人は、GitHub で 2.2,000 個のスターを獲得した Amazon ソフトウェア エンジニアの Asim Shrestha です。
AgentGPT を使用すると、カスタム AI に名前を付けて、達成したい目標を実行させることができます。カスタム AI は、達成すべきタスクについて考え、タスクを実行し、その結果から学習して目標を達成します。以下はデモの例です。HustleGPT は、わずか 100 ドルの資金でスタートアップを設立するという目標を設定しています。
もう 1 つの例は PaperclipGPT です。これは、できるだけ多くのペーパー クリップを作成するという目標を設定します。
ただし、このツールを使用する場合、ユーザーは OpenAI API キーも入力する必要があります。 AgentGPT は現在ベータ版であり、長期記憶、Web ブラウジング、Web サイトとユーザー間の対話に取り組んでいます。
GPT にどれほどの想像力の余地があるのか、引き続き注目していきたいと思います。
以上がAutoGPT は非常に人気があり、人間の介入なしで自律的にタスクを完了できるため、GitHub には 27,000 のスターが付いています。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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