yolculuk ortası
OpenAI’nin piyasaya sürülmesinden bu yana GPT-4 API’yi geçen ay beta testçilerine sunan gevşek bir geliştirici grubu, mümkün olduğunca az insan müdahalesi ile çok adımlı görevleri gerçekleştirmeye çalışan yapay zeka modelinin aracı benzeri (“aracı”) uygulamalarını yapmayı deniyor. Bu homebrew komut dosyaları, gerektiğinde bir yapay zeka modelinin yeni örneklerini döngüye alabilir, yineleyebilir ve döndürebilir.
Özellikle iki deneysel açık kaynak projesi sosyal medyada büyük ilgi gördü. heyecanlandırmak AI acımasızca projeler: Otomatik GPTtarafından yaratıldı Toran Bruce RichardsVe BebekAGItarafından yaratıldı Yohei Nakajima.
Onlar ne yapar? Şu anda, çok değil. Yol boyunca çok fazla insan girdisine ve el ele tutuşmaya ihtiyaçları var, bu yüzden henüz söz verildiği kadar özerk değiller. Ancak bunlar, potansiyel olarak tek başına çalışan tek bir yapay zeka modelinden daha yetenekli olabilecek daha karmaşık zincirleme yapay zeka modellerine yönelik ilk adımları temsil ediyor.
“Belirlediğiniz hedefe otonom olarak ulaşın”
Richards, senaryosunu “GPT-4 dil modelinin yeteneklerini sergileyen deneysel bir açık kaynak uygulaması” olarak tanımlıyor. Komut dosyası, “belirlediğiniz hedefe özerk bir şekilde ulaşmak için LLM ‘düşüncelerini’ bir araya getirir.”
Temel olarak, Auto-GPT, GPT-4’ten çıktı alır ve bir görevi daha fazla yineleyebilmesi, hataları düzeltebilmesi veya iyileştirmeler önerebilmesi için onu doğaçlama bir harici bellekle kendi içine geri besler. İdeal olarak, böyle bir komut dosyası, herhangi bir dijital görevi kendi başına gerçekleştirebilecek bir AI asistanı olarak hizmet edebilir.
Bu iddiaları test etmek için bir Windows makinesinde yerel olarak Auto-GPT (bir Python betiği) çalıştırdık. Başlattığınızda, AI aracınız için bir isim, rolünün bir açıklaması ve yerine getirmeye çalıştığı beş hedefin bir listesini ister. Kurarken, bir OpenAI API anahtarı ve bir Google arama API anahtarı sağlamanız gerekir. Auto-GPT çalışırken, oluşturduğu her adımı varsayılan olarak gerçekleştirmek için izin ister, ancak maceraperest hissediyorsanız tam otomatik bir mod da içerir.
“Eski bir çift Air Jordan satın al” gibi bir görevle görevlendirilirse, Auto-GPT çok adımlı bir plan geliştirir ve onu uygulamaya çalışır. Örneğin, ayakkabı satıcılarını arayabilir, ardından kriterlerinize uyan belirli bir çifti arayabilir. Ama o anda durur çünkü aslında şu anda hiçbir şey satın alamaz. Uygun bir satın alma API’sine bağlanırsa bu mümkün olabilir.
Auto-GPT’nin kendi başınıza ne yaptığının tadına bakmak istiyorsanız, birisi web tabanlı bir sürüm oluşturmuştur. AjanGPT bu da benzer bir şekilde çalışır.
Richards oldu çok açık Auto-GPT ile hedefi hakkında: bir tür AGI (yapay genel zeka) geliştirmek. Yapay zekada, “genel zeka” tipik olarak, bir yapay zeka sisteminin çok çeşitli görevleri yerine getirme ve özel olarak programlanmamış veya eğitilmemiş sorunları çözme konusundaki hala varsayımsal yeteneğini ifade eder.
Ars Teknik
Makul derecede zeki bir insan gibi, genel zekaya sahip bir sistem, yalnızca önceden tanımlanmış bir dizi kural veya modeli takip etmek yerine yeni durumlara uyum sağlayabilmeli ve deneyimlerden öğrenebilmelidir. Bu, belirli görevleri yerine getirmek veya sınırlı bir bağlam aralığında çalışmak üzere tasarlanmış dar veya özel zekaya (bazen “dar yapay zeka” olarak adlandırılır) sahip sistemlerin tersidir.
Bu arada, (adını yapay genel zekaya yönelik istek uyandıran bir hedeften alan) BabyAGI, Auto-GPT’ye benzer bir şekilde, ancak farklı bir görev odaklı lezzetle çalışır. Bunun bir sürümünü web’de pek mütevazi olmayan bir sitede deneyebilirsiniz “Tanrı modu.”
NakajimaBabyAGI’nin yaratıcısı , senaryosunu oluşturmak için “” olayına tanık olduktan sonra ilham aldığını söylüyor.HustleGPTNakajima, “Tam anlamıyla bir yapay zeka kurucusu oluşturup oluşturamayacağımı merak ettim” diyor.
Auto-GPT ve BabyAGI’nin AGI’nin gerisinde kalması, GPT-4’ün sınırlamalarından kaynaklanmaktadır. Bir dönüştürücü ve metin analizcisi olarak etkileyici olsa da GPT-4, Microsoft’un “kıvılcımlarAslında, şu anda Auto-GPT gibi araçların sınırlı kullanışlılığı, büyük dil modellerinin mevcut sınırlamalarının şimdiye kadarki en güçlü kanıtı olarak hizmet edebilir. Yine de bu, bu sınırlamalar anlamına gelmez. sonunda üstesinden gelinmeyecektir.
Ayrıca, konfabülasyonlar konusu—LLM’ler sadece bir şeyler uydurduğunda– bu ajan benzeri asistanların kullanışlılığında önemli bir sınırlama olduğunu kanıtlayabilir. Örneğin, bir Twitter ileti dizisinde birisi Auto-GPT’yi kullanarak bir rapor oluştur Web’de arama yaparak ve her şirketin ürünlerine ilişkin incelemelere bakarak su geçirmez ayakkabılar üreten şirketler hakkında. GPT-4, yolun herhangi bir adımında incelemeleri, ürünleri ve hatta analizini etkileyen tüm şirketleri potansiyel olarak “halüsinasyona uğratmış” olabilirdi.
BabyAGI’nin yararlı bir uygulaması sorulduğunda Nakajima, ” dışında somut örnekler bulamadı.Her Şeyi Yap Makinesi,” Garrett Scott tarafından geliştirilen ve şu anda geliştirme aşamasında olan, kendi kendini yürüten bir yapılacaklar listesi oluşturmayı amaçlayan bir proje. Adil olmak gerekirse, BabyAGI projesi yalnızca yaklaşık bir haftalık. “Daha çok bir çerçeveye giriş niteliğinde. /yaklaşım ve en heyecan verici olan şey insanların ne olduğu bu fikrin üzerine bina,” diyor.