Son zamanlarda AI’daki tüm gelişmelere ayak uydurmaya çalışıyorsanız… iyi şanslar. OpenAI’den beri ChatGPT geçen yılın sonlarında patladıyapay zeka konusunda her geçen gün yeni bir gelişme var gibi görünüyor. dakika. En son çılgınlık, ChatGPT’nin temel teknolojisini kullanan Auto-GPT adlı bir şeydir (GPT-4) ChatGPT’nin yapamadığı şeyleri yapmak için. Hatta kendi Auto-GPT AI aracınızı oluşturabilir veya web’de kendiniz deneyebilirsiniz.
Otomatik GPT nedir?
Otomatik GPT yapay zeka ile son kullanıcı (bu sizsiniz) arasındaki ilişkiyi dramatik bir şekilde tersine çevirir. ChatGPT, yapay zeka ile son kullanıcı arasındaki gidip gelmeye dayanır: Yapay zekaya bir istekte bulunursunuz, o bir sonuç verir ve siz, belki de yapay zekanın size verdiği şeye bağlı olarak yeni bir istemle yanıt verirsiniz. Ancak Auto-GPT’nin sizden yalnızca bir isteme ihtiyacı vardır; oradan, yapay zeka aracısı, herhangi bir ek girdiye veya yönlendirmeye ihtiyaç duymadan, ondan istediğiniz her şeyi başarması gerektiğini düşündüğü bir görev listesi oluşturacaktır. Temelde LLM (geniş dil modeli) “düşüncelerini” birbirine zincirler. geliştirici Significant Gravitas’a göre (Toran Bruce Richards).
Auto-GPT, birden çok bileşene dayanan karmaşık bir sistemdir. Belirli bilgileri ve verileri almak için internete bağlanır (ChatGPT’nin ücretsiz sürümünün yapamadığı bir şey), uzun süreli ve kısa süreli bellek yönetimi sunar, OpenAI’nin en gelişmiş metin oluşturma için GPT-4’ü ve dosya depolama için GPT-3.5’i kullanır ve özetleme. Çok fazla hareketli parça var ama hepsi bir araya gelerek bazı etkileyici sonuçlar veriyor.
Kullanıcılar Auto-GPT’yi nasıl kullanıyor?
İlk örnek geliyor Auto-GPT’nin GitHub sitesi: Gösterilen listelerde Auto-GPT’nin tamamlamaya çalıştığı tüm hedefleri tam olarak göremezsiniz, ancak işin özü, birisinin AI temsilcisinden araştırma yapmasını ve kendisi hakkında daha fazla bilgi edinmesini istemesidir. Bunu takip ederek Google’ı açar, kendi GitHub deposunu bulur, onu analiz eder ve göstericinin görüntülemesi için bir metin dosyasında verilerin bir özetini derler.
İşte daha fazlası pratik örnek: Kullanıcı, piyasadaki hangi kulaklığın en iyi olduğunu öğrenmek istiyor. Araştırmayı kendileri yapmak yerine Auto-GPT’ye dönerler ve yapay zeka temsilcisine şu dört hedefi sorarlar:
- Bugün piyasada bulunan farklı kulaklıklar için pazar araştırması yapın.
- En iyi beş kulaklığı alın ve artılarını ve eksilerini listeleyin.
- Her birinin fiyatını ekleyin ve analizi kaydedin.
- İşiniz bittiğinde sonlandırın.
AI temsilcisi bir an düşündükten sonra harekete geçer ve kulaklıklarla ilgili bilgi ve incelemeleri derlemek için internette arama yapar. Ardından, okunması kolay bir düz metin dosyası çıkarır, en iyi kulaklıkları sıralar, fiyatlarını listeler ve artılarını ve eksilerini vurgular.
Twitter kullanıcısı Sully Omar, Auto-GPT’yi benzer bir hedefle görevlendirdi: Omar bir ayakkabı şirketi gibi davrandı ve yapay zeka temsilcisinden su geçirmez ayakkabıları araştırmasını ve ilk beş rakibi hakkında rapor vermesini istedi. Bot, bazı incelemeler “önyargılı veya sahte” olabileceğinden, analizinde dikkate aldığı incelemeleri inceleme olanağına bile sahipti.
Bunun gibi örnekleri Twitter’ın her yerinde “Auto-GPT” veya “AGI” (yapay genel zeka) araması yaparak bulabilirsiniz. Ancak kendimizi kaptırmadan önce, Auto-GPT’nin Süper yeni: Significant Gravitas, projeyi Mart ayı sonlarında GitHub’a bıraktı ve o zamandan bu yana aracın etrafındaki yutturmaca önemli ölçüde artmış olsa da, hala tamamen deneysel.
NVIDIA AI bilim adamı Jim Fan’ın öne çıkanları Auto-GPT “eğlenceli bir deney” ve genel halkın kurcalamasını kolaylaştıran bir şey olsa da, yine de bir devrimle karıştırılmaması gereken bir prototip.
Geliştirici bile Auto-GPT’nin henüz başlangıç aşamasında olduğunu biliyor ve aşağıdaki sorunları şu adreste listeliyor: onların GitHub sitesi:
- Gösterişli bir uygulama veya ürün değil, sadece bir deney
- Karmaşık, gerçek dünyadaki iş senaryolarında iyi performans göstermeyebilir. Aslında, gerçekten yaparsa, lütfen sonuçlarınızı paylaşın!
- Çalıştırması oldukça pahalıdır, bu nedenle OpenAI ile API anahtar limitlerinizi belirleyin ve izleyin!
Ancak bence Auto-GPT’yi harika yapan şey (veya en azından Auto-GPT’nin vaatleri), herhangi bir görevin sorumluluğunun çoğunu bir yapay zekadan üstlenmesini isteyebilme fikridir. Yapay zekanın istediğinizi yapmasını sağlamak için soracağınız doğru soruları veya vereceğiniz en uygun komutları bilmenize gerek yok. İlk hedefleriniz net olduğu sürece, yapay zeka sonraki adımları sizin için düşünebilir ve kendi başınıza düşünemeyeceğiniz şeyleri size inşa edebilir. Henüz orada olmayabilirken, Auto-GPT’nin esasen piyasaya sürülmesi gerçeği GPT-4’ten iki hafta sonra Bu tür bir teknolojinin ileride ne kadar hızlı ilerleyeceğine dair hiçbir fikrimiz olmadığı anlamına gelir.
Auto-GPT’yi hemen şimdi nasıl deneyebilirsiniz?
sen yapmazsın ihtiyaç Auto-GPT ile kendi AI aracınızı oluşturmak için nasıl kod yazılacağını bilmek, ancak yardımcı olur. Bir Windows PC’ye, bir OpenAI API anahtarına (kullandıkça öde planı şiddetle tavsiye edilir), bir metin düzenleyici (Notepad++ gibi), Git (veya Auto-GPT’nin en son kararlı sürümü) ve Python, ancak Auto-GPT’nin yeteneklerini genişletmek istiyorsanız, entegre konuşma veya alternatif bellek gibi birçok başka gereksinim vardır. gibi yerler çam kozalağı.
Auto-GPT’nin GitHub sayfasında bir kapsamlı talimat listesi aracı ayarlamak ve bu ekstraları eklemek için. Tom’s Hardware’in harika bir rehberi de var tek yapmak istediğiniz Auto-GPT ile bir AI aracısını denemekse basit kurulum için. Kendiniz oluşturursanız, belirteç kullanımınıza dikkat edin; tartışırız OpenAI API parçamızda sınırlar belirleme böylece yanlışlıkla Auto-GPT’nin kredi kartı bakiyenizi yakmasına izin vermezsiniz.
Ancak, tek yapmak istediğiniz Auto-GPT’yi denemekse AI aracısını kendiniz oluşturmanız gerekmez. Bazı geliştiriciler, Auto-GPT için web tarayıcınızdan kolayca erişilebilen, kodlama deneyimi gerektirmeyen arabirimler oluşturmuştur. Cognosys yüksek talep, geliştiricileri erişim için bir OpenAI API anahtarı gerektirmeye zorlayana kadar ücretsizdi. AjanGPT API anahtarına ihtiyaç duymadığınız ilginç bir örnektir, ancak yapay zekanın kendisi için üreteceği görev miktarını sınırlar. Yine de size sürecin nasıl çalıştığına dair bir fikir verecektir ve bir API anahtarı sağlayarak bu limitleri artırabilirsiniz.