Що таке агенти GPT і як вони працюють?

Технології штучного інтелекту (AI) швидко розвиваються, революціонізуючи кілька секторів і відділів.

За прогнозами, глобальний ринок ШІ досягне $1811,8 млрд—розширення зі зведеним річним темпом зростання (CAGR) 37,3%. Ця статистика свідчить про швидкий розвиток і все більше впровадження технологій штучного інтелекту, і однією з таких технологій нового віку є агенти GPT.

Можливо, ви напевно чули та використовували такі інструменти, як ChatGPT, який виконує лише одне завдання за раз — приймає вхідні дані для запиту та повертає результат для того самого.

Але агенти GPT працюють не тільки, думають більше, але й генерують людські відповіді за допомогою передових алгоритмів. Також відомі як автономні агенти, агенти GPT відповідають на запити, стани та події незалежно від початкового запиту користувача, генеруючи відповіді, доки не буде відповідати на поставлене запитання та задовольнити наміри запиту користувача.

Якщо це було надто важко зрозуміти, не хвилюйтеся.

Ми детальніше розберемося з тим, що таке агенти GPT, на прикладах, як вони працюють, їхні переваги та варіанти використання, а також майбутню сферу застосування цієї передової технології ШІ.

Що таке агенти GPT?

Перш ніж розуміти разом агентів GPT, давайте розберемо терміни та подивимося, що означають GPT і агенти окремо.

GPT, або Generative Pre-trained Transformer, є основною моделлю глибокого навчання та машинного навчання (ML), яка підтримує великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, і навчена на великих наборах даних для генерації відповідей, схожих на людину, на задану підказку.

Агент — це велика установка мовної моделі, яка працює і продовжує працювати ітеративно для виконання визначеного завдання. Вони включають складні робочі процеси, де LLM розмовляє сам із собою без втручання людини, що робить його відмінним від тих, що використовуються в ChatGPT, де ви отримуєте одну відповідь на поставлене запитання.

Таким чином, враховуючи дві вищенаведені інтерпретації, ми можемо визначити агентів GPT як програми на базі штучного інтелекту, які, отримавши конкретне завдання, можуть створювати, виконувати, визначати пріоритети та змінювати пріоритети завдань за допомогою самокерованих інструкцій у циклі, виробляючи дії на кожній ітерації. для досягнення кінцевої мети.

Оскільки агенти GPT навчаються на величезній кількості даних, вони можуть легко зрозуміти контекст і вивчити шаблони та мовні нюанси, що змушує їх генерувати релевантні та послідовні відповіді. Завдяки базовій технології глибокого навчання агенти GPT можуть точно імітувати людську поведінку та розмови, що робить їх надзвичайно корисними для підтримки та обслуговування клієнтів, віртуальної допомоги, а також автоматизації та створення вмісту.

Значення агентів GPT в НЛП

Агенти GPT суттєво впливають на обробку природної мови (NLP) завдяки своїй здатності генерувати результат, подібний до людини, і сучасній продуктивності для кількох завдань, зокрема завершення тексту, переклад мови, аналіз настроїв, відповіді на запитання тощо.

Завдяки своїй універсальності та здатності генерувати текст, схожий на людину, агенти GPT значною мірою сприяють створенню контенту, чат-ботам і віртуальній допомозі, а також творчому написанню — розумінню контексту та створенню відповідних підказок, які є цінними в НЛП.

Крім того, агенти GPT також відіграють величезну роль у перекладі та багатомовних додатках у НЛП. Агенти GPT зазвичай налаштовані на переклад, що забезпечує міжмовне спілкування.

Крім того, агенти GPT також можуть вирішувати проблеми в НЛП, включаючи упередженість і дискримінацію, щоб забезпечити інклюзивність і створити етичний і кращий соціальний вплив.

Отже, завдяки ефективності широкомасштабних попередньо навчених мовних моделей, які покращують генерацію контенту та автоматизацію, передають навчання та сприяють дослідженням і розробкам, агенти GPT стали наріжним каменем сучасного НЛП.

Як працюють агенти GPT?

Агенти GPT або автономні агенти використовують трансформаторну архітектуру для обробки послідовних даних і розуміння та генерування людського вихідного тексту на основі отриманого введення.

Простими словами, агенти GPT розуміють і аналізують основну ціль і придумують послідовні завдання для виконання їх одне за іншим і досягнення кінцевої мети.

Однак, крім цього, агенти GPT також містять ряд інших можливостей, які дозволяють їм виконувати будь-яке цифрове завдання, на яке здатна людина, зокрема:

  • Доступ до перегляду веб-сторінок і використання плагінів і програм
  • Доступ до короткочасної та довготривалої пам’яті
  • Доступ до платіжних форм, таких як кредитна картка
  • Доступ до великих мовних моделей (LLM), таких як GPT, щоб відповісти, проаналізувати, узагальнити або висловити думку.

Ці агенти GPT працюють різними способами. Хоча деякі діють за лаштунками — без того, щоб користувач усвідомлював, що відбувається заднім числом, деякі автономні агенти видимі, що дозволяє користувачам переглядати та стежити за кожним кроком і процесом, що стоїть за ШІ.

Досить хороший набір даних, який діє як база знань, пам’ять, такі методи, як навчання з підкріпленням, і прийняття рішень, є основою роботи агента GPT.

Ось представлення структури, якої дотримується агент GPT, із покроковим розподілом кожного етапу.

Джерело: topapps.ai

  • Користувач надає завдання або мету агенту GPT.
  • Потім завдання переходить до черги завдань, яка передає ціль «агенту виконання».
  • Від агента виконання завдання переходить до «Пам’яті» і зберігається там.
  • Потім він додає контекст до мети, вивчаючи свою базу знань, яка потім надсилається до агента виконання та передається «агенту створення завдань».
  • Беручи до уваги ціль і контекст, Task Creative Agent тепер створює нові завдання та надсилає їх до черги завдань.
  • Потім завдання переходять до «Агента пріоритезації завдань», який визначає пріоритети завдань.
  • Після встановлення пріоритетів завдань агент пріоритетності завдань надсилає очищений список завдань до черги завдань, і процес продовжується, доки не буде досягнуто мети та користувач не отримає відповідь на поставлене запитання.

Таким чином, агенти GPT демонструють потужність LLM на базі штучного інтелекту автономно створювати нові завдання, визначати пріоритети завдань і змінювати їх знову, доки ціль не буде досягнута, демонструючи адаптивний характер великих мовних моделей на основі штучного інтелекту.

Хоча це пояснює технічну роботу великої мовної моделі, давайте розглянемо приклад для кращого та чіткішого розуміння того, як працює агент GPT.

Давайте розглянемо агента GPT, якому ми даємо підказку: «Знайдіть останні досягнення в галузі штучного інтелекту та напишіть про це короткий виклад».

  • Першим очевидним кроком є ​​надання відповідної підказки агенту GPT.
  • Агент GPT читає та намагається зрозуміти ціль через GPT-4 OpenAI і створює завдання для досягнення мети.
  • Наприклад, перше завдання, яке може придумати агент, це «Пошук у Google останніх досягнень ШІ».
  • Агент шукає в Google останні досягнення в галузі штучного інтелекту, знаходить список найкращих статей і виводить список посилань, виконуючи перше завдання.
  • Однак це не кінцева мета і не відповідає основній меті. Отже, агент GPT знову аналізує мету: знайти останні досягнення штучного інтелекту, а потім написати короткий підсумок про це. На основі цього розуміння та завершення першого завдання агент GPT придумує наступний набір завдань.
  • Наприклад, він може придумати такі завдання, як 1. Написати підсумок проведеного дослідження, 2. Прочитати вміст верхніх посилань, щоб знайти останні досягнення в області ШІ.
  • Перш ніж продовжити, агент GPT розуміє, що він не повинен писати резюме, а натомість прочитати вміст, а потім написати резюме. Таким чином, ґрунтуючись на цьому розумінні, агент визначає пріоритети завдань: 1. Прочитати вміст верхніх посилань, щоб знайти останні досягнення в області штучного інтелекту, і 2. Написати підсумок проведеного дослідження.
  • Агент GPT читає вміст статті, а потім повертається до черги завдань, щоб перевірити своє наступне завдання: написання короткого резюме.
  • Потім агент пише резюме та надсилає його як кінцевий результат, задовольняючи намір і досягаючи кінцевої мети.

Таким чином, це простий робочий процес агента GPT із простим прикладом.

Приклади використання агентів GPT

Перш ніж перейти до переваг, давайте розглянемо різні варіанти використання агентів GPT.

  • Персональна допомога/доступ до Інтернету: Ви можете використовувати автономних агентів для виконання кількох завдань у послідовності, включаючи пошук в Інтернеті для пошуку посилань/відповідей на запити, керування фінансами та календарями, бронювання подорожей чи інших подій, а також моніторинг здоров’я та здорової діяльності .
  • Генерація вмісту: агенти GPT можуть створювати високоякісний вміст, наприклад довгі блоги, маркетингові копії та публікації в соціальних мережах, заощаджуючи час для маркетологів і творців контенту.
  • Інтерактивні ігри: агенти GPT також можна широко використовувати для керування інтерактивними іграми, як-от розробка адаптивних персонажів зі штучним інтелектом, створення інтерактивних і інтелектуальних NCP та пропонування геймерам контекстуальної взаємодії в грі.
  • Підтримка клієнтів: агенти GPT можуть ефективно обробляти запити підтримки клієнтів через чат-ботів, надаючи підтримку на веб-сайтах, у програмах і платформах обміну повідомленнями. Вони приймають запити клієнтів про минулі транзакції, платежі або запитання про продукти чи послуги веб-сайту.
  • Управління фінансами: агенти GPT також пропонують фінансову допомогу, як-от пропонування досліджених фінансових порад, автоматизації виявлення шахрайства та оцінки ризиків, оцінки кредитних карток, управління відповідністю, звітування тощо.

Це лише кілька варіантів використання агентів GPT, але їх варіанти використання поширюються на широкий спектр інших цілей, включаючи прогнозний аналіз, інтерактивне оповідання, дослідження та аналіз даних, охорону здоров’я та медичні програми тощо.

Переваги агентів GPT

Агенти GPT революціонізують бізнес-операції. Ось ключові переваги агентів GPT:

  • Покращена ефективність. Автоматизуючи надлишкові завдання, як-от дослідження продукту, створення плану статті або підтримку клієнтів, агенти GPT можуть оптимізувати кілька послідовних завдань, підвищуючи загальну продуктивність і ефективність бізнесу.
  • Покращене прийняття рішень: оскільки агенти GPT навчаються на великих наборах даних, вони надають цінну інформацію компаніям, використовуючи можливості машинного навчання та аналітику даних, що дозволяє їм приймати більш обґрунтовані рішення.
  • Конкурентна перевага: генеруючи ключову інформацію та автоматизуючи робочі процеси, агенти GPT можуть допомогти компаніям залишатися попереду та перемогти конкурентний ринок.
  • Масштабованість: агенти GPT можуть легко адаптуватися та розвиватися відповідно до мінливих потреб і вимог бізнесу, оскільки їхні процеси стають складнішими, що робить їх масштабованими та дуже універсальними рішеннями.
  • Економічна ефективність: агенти GPT допомагають компаніям зменшити трудові та операційні витрати шляхом автоматизації процесів, визначення областей для вдосконалення та покращення розподілу ресурсів.
  • Комплексне вирішення проблем: здатність агентів GPT згадувати минулі дії та досвід і обробляти величезний набір даних робить його ідеальним рішенням для вирішення складних проблем.

Тепер ми дослідимо обмеження агентів GPT.

Обмеження агентів GPT

Агенти GPT також мають значну кількість недоліків і обмежень, зокрема:

  • Питання безпеки: у багатьох агентів GPT, створених на базі режимів LLM, відсутні вбудовані інструменти або засоби захисту, необхідні для забезпечення безпеки та цілісності даних, що робить безпеку головною проблемою під час використання агентів GPT.
  • Питання безпеки: коли ми використовуємо агентів GPT для контролю дорожнього руху та автономних транспортних засобів, завжди виникає занепокоєння щодо безпеки, як-от незначні чи серйозні травми через обмежений контроль людини та додаткові датчики.
  • Можливості шахрайського штучного інтелекту: одна з найбільших проблем, пов’язаних з агентами GPT, полягає в тому, що вони використовуються та навчаються для зловмисних цілей і стають шахраями, ніж початковий намір навчання, що ускладнює повернення контролю.
  • Упередженість та етичні проблеми: агенти GPT можуть надавати невідповідні та упереджені результати через упередженість, успадковану в їхніх навчальних даних. Отже, пом’якшення етичних відмінностей і упереджень і забезпечення справедливості є головним викликом, з яким стикаються підприємства, особливо коли набори навчальних даних містять упередження.
  • Відсутність обробки мультимедійних даних: агенти GPT в основному розроблені для роботи з текстовими даними та введеннями, що обмежує їхню здатність працювати з мультимедійними даними та обробляти мультимодальні дані, такі як аудіо, зображення та відео, не вимагаючи додаткових спеціалізованих моделей.

Щоб використовувати їх відповідально, безпечно та етично, важливо знати про обмеження агента GPT.

Доступно декілька інструментів для агентів GPT, у тому числі Agent GPT і Auto GPT, які демонструють використання агентів GPT у реальному житті.

#1. Агент GPT

Агент GPT — це універсальний і потужний інструмент штучного інтелекту з відкритим кодом для налаштування, створення та розгортання автономних агентів штучного інтелекту без постійного введення користувача. Вам просто потрібно вказати свою мету, а Agent GPT на основі архітектури GPT 3.5 зробить все інше.

Він генерує високоякісний текст у режимі реального часу шляхом об’єднання кількох LLM, що дозволяє кожному розгорнутому агенту згадати попередні завдання та досвід.

Це змушує Agent GPT вивчати власний попередній досвід і з часом отримувати набагато кращі та точніші результати.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT це автономний агент із відкритим кодом на основі моделі GPT-4 OpenAI, який автономно виконує завдання для досягнення кінцевої мети користувача.

Auto-GPT, створений Тораном Брюсом Річардсом, є загальнодоступним на GitHub і незабаром буде доступний у GUI/веб-додатку. Він може безперебійно взаємодіяти з програмами, програмним забезпеченням, а також локальними та онлайновими службами, такими як текстові процесори та веб-браузери, для виконання поставленого завдання.
Дізнайтеся більше про встановлення Auto-GPT за допомогою цього простого та покрокового посібника.

#3. BabyAGI

BabyAGI це сценарій Python із відкритим вихідним кодом, незалежно керований і заснований на GitHub, натхненний когнітивним розвитком людини.

Ця система керування завданнями на основі штучного інтелекту використовує OpenAI та векторні бази даних, такі як Weaviate та Chroma, для створення, визначення пріоритетів і виконання завдань. Він зосереджений на вивченні мови, навчанні з підкріпленням і когнітивному розвитку для вивчення та виконання складних завдань.

#4. SuperAGI

SuperAGI це автономна структура штучного інтелекту, яка допомагає швидко, легко та надійно розробляти та розгортати автономні агенти GPT.

Тисячі компаній, у тому числі такі гіганти, як Amazon, Microsoft, Google, Tesla та IBM, довіряють і використовують SuperAGI для автоматизації своїх бізнес-процесів і створення автономних програм.

SuperAGI також надає шаблони для побудови та створення простих програмних програм із використанням конкретних цілей та інструкцій. Серед інших важливих функцій — зберігання пам’яті агента, менеджер ресурсів, продуктивність телеметрії, численні векторні бази даних і евристика виявлення циклу.

Як виглядає майбутнє агентів GPT?

Наразі агенти GPT перебувають на початковій стадії експериментів, розробки, невдач і успіху, коли дослідники та розробники пробують нові речі та використовують випадки для включення автономних агентів у бізнес-процеси.

Хоча комерційних продуктів, які використовують агенти GPT, ще не було випущено, оскільки вони все ще знаходяться на стадії розробки, незабаром це зміниться. Передбачається, що агенти GPT з’являться в кожному секторі, автоматизуючи такі процеси, як дослідження та аналіз даних, освіта та навчання, охорона здоров’я та ліки, а також автомобільна промисловість.

Однак із розвитком і технологічним прогресом автономних агентів GPT забезпечення етичної упередженості, прозорості, відповідальності та підзвітності стане вирішальним і серйозним викликом, який потрібно подолати.

Буде весело та захоплююче побачити, що агенти GPT матимуть у майбутньому та як вони змінюватимуть щоденні бізнес-процеси та робочі процеси.

Далі ознайомтеся з ChatGPT із кодом VS: перший крок до легкого кодування.