Технології штучного інтелекту (ШІ) демонструють стрімкий прогрес, кардинально змінюючи багато галузей та сфер діяльності.
Згідно з прогнозами, світовий ринок ШІ досягне $1811,8 мільярда доларів, що свідчить про середньорічний темп зростання (CAGR) у 37,3%. Ці цифри вказують на швидкий розвиток та дедалі ширше застосування штучного інтелекту. Однією з передових технологій у цій сфері є агенти GPT.
Ймовірно, ви вже чули про такі інструменти, як ChatGPT, який, однак, виконує лише одне завдання – обробляє вхідні дані у вигляді запиту та надає відповідь на нього.
На відміну від цього, агенти GPT не лише виконують завдання, але й здатні до більш глибокого мислення та генерують відповіді, що нагадують людські, використовуючи складні алгоритми. Ці автономні агенти відповідають на запити, ситуації та події незалежно від початкового запиту користувача, формуючи відповіді доти, доки не досягнуть мети та не задовольнять намір користувача.
Якщо вищесказане здалося вам складним для розуміння, не хвилюйтеся.
Давайте детальніше розглянемо, що таке агенти GPT, як вони функціонують на конкретних прикладах, їхні переваги, можливості застосування, а також перспективи розвитку цієї передової ШІ-технології.
Що таке агенти GPT?
Перед тим, як заглибитись у розуміння агентів GPT, давайте розберемося зі значенням абревіатури GPT та терміном “агент” окремо.
GPT, або Generative Pre-trained Transformer (Генеративний попередньо навчений трансформер) – це базова модель глибокого навчання та машинного навчання (ML), яка лежить в основі великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT. Її навчено на великих масивах даних для створення відповідей, що є схожими на людську мову.
Агент – це програма на базі великої мовної моделі, яка працює ітеративно, виконуючи конкретне завдання. Такі програми використовують складні робочі процеси, де LLM “розмовляє” сама з собою без втручання людини, що відрізняє їх від ChatGPT, який надає лише одну відповідь на запит.
Отже, зважаючи на обидва визначення, можна стверджувати, що агенти GPT – це ШІ-програми, які, отримавши конкретне завдання, здатні самостійно створювати, виконувати, визначати пріоритети та змінювати послідовність дій за допомогою самокерованих інструкцій, виробляючи дії на кожній ітерації для досягнення кінцевої мети.
Оскільки агенти GPT навчаються на величезних обсягах даних, вони легко розуміють контекст, вивчають шаблони та мовні нюанси, що дозволяє їм генерувати релевантні та логічні відповіді. Базуючись на технології глибокого навчання, агенти GPT можуть точно імітувати поведінку та розмову людини, що робить їх надзвичайно корисними для підтримки клієнтів, віртуальної допомоги, автоматизації та створення контенту.
Значення агентів GPT в НЛП
Агенти GPT мають значний вплив на обробку природної мови (NLP) завдяки своїй здатності створювати вихідні дані, що нагадують людські, а також завдяки високій продуктивності у різних завданнях, таких як завершення тексту, переклад, аналіз настрою, відповіді на запитання тощо.
Завдяки своїй універсальності та здатності генерувати текст, схожий на людський, агенти GPT є важливими для створення контенту, чат-ботів і віртуальної допомоги, а також творчого письма – розуміння контексту та створення відповідних підказок є цінним у сфері NLP.
Крім того, агенти GPT відіграють важливу роль у перекладі та багатомовних додатках у NLP. Агенти GPT налаштовані на переклад, що забезпечує міжмовну комунікацію.
Агенти GPT також можуть вирішувати проблеми в NLP, зокрема упередження та дискримінацію, для забезпечення інклюзивності та досягнення кращого соціального ефекту.
Отже, завдяки ефективності попередньо навчених мовних моделей, які покращують генерацію контенту та автоматизацію, сприяють навчанню та дослідженням, агенти GPT стали наріжним каменем сучасного NLP.
Як працюють агенти GPT?
Агенти GPT, або автономні агенти, використовують архітектуру трансформера для обробки послідовних даних, розуміння та генерування тексту на основі вхідних даних.
Простими словами, агенти GPT розуміють основну ціль і вибудовують послідовні завдання для її досягнення.
Крім цього, агенти GPT мають низку інших можливостей, що дозволяють їм виконувати будь-яке цифрове завдання, на яке здатна людина, зокрема:
- Доступ до веб-сторінок та використання плагінів і додатків
- Доступ до короткочасної та довготривалої пам’яті
- Доступ до платіжних форм, як-от кредитні картки
- Доступ до великих мовних моделей (LLM), як-от GPT, для надання відповідей, аналізу, підсумовування або висловлення думок.
Агенти GPT можуть працювати по-різному. Деякі діють непомітно для користувача, тоді як інші є видимими, що дозволяє користувачам спостерігати за кожним кроком та процесом, що відбувається “за лаштунками”.
Набір даних, що діє як база знань, пам’ять, методи, такі як навчання з підкріпленням, та прийняття рішень, є основою роботи агента GPT.
Нижче наведено структуру роботи агента GPT з детальним описом кожного етапу:
Джерело: topapps.ai
- Користувач надає агенту GPT завдання або ціль.
- Завдання переходить до черги завдань, яка передає ціль “агенту виконання”.
- Від агента виконання завдання переходить до “Пам’яті” і зберігається там.
- Потім додається контекст до мети шляхом вивчення бази знань, після чого вона надсилається до агента виконання та передається “агенту створення завдань”.
- Враховуючи ціль та контекст, агент створення завдань генерує нові завдання і відправляє їх до черги завдань.
- Завдання передаються “агенту пріоритезації завдань”, який визначає їхню послідовність.
- Після встановлення пріоритетів агент пріоритезації надсилає очищений список завдань до черги завдань, і процес триває доти, доки не буде досягнуто мети та користувач не отримає відповідь на своє запитання.
Отже, агенти GPT демонструють потужність LLM на базі ШІ, здатних автономно створювати нові завдання, визначати їхні пріоритети та змінювати їх послідовність для досягнення поставленої мети, показуючи адаптивність великих мовних моделей на основі штучного інтелекту.
Розглянувши технічні аспекти роботи великої мовної моделі, давайте звернемося до прикладу для кращого розуміння принципу дії агента GPT.
Розглянемо агента GPT, якому даємо підказку: “Знайдіть останні досягнення в галузі штучного інтелекту та напишіть про це короткий підсумок”.
- Першим кроком є надання відповідного запиту агенту GPT.
- Агент GPT аналізує ціль за допомогою GPT-4 OpenAI та створює завдання для її досягнення.
- Наприклад, перше завдання, яке може придумати агент, це “Пошук в Google останніх досягнень ШІ”.
- Агент шукає в Google останні досягнення в галузі штучного інтелекту, знаходить список відповідних статей та виводить перелік посилань, виконуючи перше завдання.
- Однак, це не є кінцевою метою та не відповідає початковому запиту. Отже, агент GPT знову аналізує мету: знайти останні досягнення в області ШІ та написати короткий підсумок. Виходячи з цього розуміння та завершення першого завдання, агент GPT створює наступний набір завдань.
- Наприклад, він може створити такі завдання, як 1. Написати підсумок проведеного дослідження, 2. Прочитати вміст перших посилань, щоб знайти останні досягнення у сфері ШІ.
- Перед продовженням, агент GPT розуміє, що спочатку потрібно прочитати вміст, а потім написати резюме. Отже, на основі цього розуміння агент визначає пріоритети завдань: 1. Прочитати вміст перших 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 надає його як кінцевий результат, задовольняючи запит та досягаючи кінцевої мети.
Описано простий робочий процес агента GPT на прикладі.
Приклади використання агентів GPT
Перш ніж перейти до переваг, давайте розглянемо різні сфери застосування агентів GPT.
- Персональна допомога / доступ до Інтернету: автономні агенти можна використовувати для виконання послідовних завдань, таких як пошук в Інтернеті для отримання відповідей, управління фінансами та календарями, бронювання подорожей та інших подій, а також моніторинг здоров’я та фізичної активності.
- Генерація контенту: агенти GPT можуть створювати високоякісний контент, наприклад, довгі блоги, маркетингові копії та публікації в соціальних мережах, що заощаджує час маркетологів та творців контенту.
- Інтерактивні ігри: агенти GPT можна широко використовувати для управління інтерактивними іграми, зокрема для розробки адаптивних персонажів зі штучним інтелектом, створення інтерактивних NCP та забезпечення контекстуальної взаємодії для гравців.
- Підтримка клієнтів: агенти GPT можуть ефективно обробляти запити клієнтів через чат-боти, надаючи підтримку на веб-сайтах, у додатках та на платформах обміну повідомленнями. Вони приймають запити щодо минулих транзакцій, платежів або запитання про продукти чи послуги веб-сайту.
- Управління фінансами: агенти GPT також пропонують фінансову допомогу, наприклад, надають фінансові поради на основі аналізу, автоматизують виявлення шахрайства та оцінку ризиків, оцінюють кредитні картки, здійснюють управління відповідністю, звітування тощо.
Це лише деякі приклади застосування агентів GPT, адже їхній потенціал поширюється на багато інших сфер, зокрема на прогнозний аналіз, інтерактивний сторітелінг, дослідження та аналіз даних, охорону здоров’я та медичні програми тощо.
Переваги агентів GPT
Агенти GPT революціонізують бізнес-операції. Ось їхні ключові переваги:
- Підвищення ефективності. Автоматизуючи рутинні завдання, такі як дослідження продукту, створення плану статті або підтримку клієнтів, агенти GPT можуть оптимізувати кілька послідовних завдань, підвищуючи загальну продуктивність та ефективність бізнесу.
- Покращення процесу прийняття рішень: оскільки агенти GPT навчаються на великих обсягах даних, вони надають цінну інформацію компаніям, використовуючи можливості машинного навчання та аналітики даних, що дозволяє приймати більш обґрунтовані рішення.
- Конкурентна перевага: генеруючи важливу інформацію та автоматизуючи робочі процеси, агенти GPT можуть допомогти компаніям залишатися попереду на конкурентному ринку.
- Масштабованість: агенти GPT можуть легко адаптуватися та розвиватися відповідно до мінливих потреб та вимог бізнесу, оскільки їхні процеси ускладнюються, що робить їх масштабованими та універсальними рішеннями.
- Економічна ефективність: агенти GPT допомагають компаніям зменшити витрати на оплату праці 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 величезні масиви даних робить їх ідеальними для вирішення складних проблем.
Далі розглянемо обмеження агентів GPT.
Обмеження агентів GPT
Агенти GPT також мають ряд недоліків та обмежень, зокрема:
- Питання безпеки: у багатьох агентів GPT, створених на базі 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: під час використання агентів GPT для керування дорожнім рухом та автономними транспортними засобами завжди існує занепокоєння щодо безпеки, наприклад, щодо травм внаслідок обмеженого контролю людини та додаткових датчиків.
- Можливості шахрайства: одна з найбільших проблем, пов’язаних з агентами GPT, полягає в тому, що вони можуть бути використані та навчені для зловмисних цілей та перетворитися на шахраїв, що ускладнює повернення контролю над ними.
- Упередження та етичні питання: агенти GPT можуть надавати невідповідні та упереджені результати через упередження, успадковані в їхніх навчальних даних. Пом’якшення етичних проблем та забезпечення справедливості є головним викликом, особливо коли навчальні дані містять упередження.
- Відсутність обробки мультимедійних даних: агенти GPT в основному розроблені для роботи з текстовими даними, що обмежує їхню здатність обробляти мультимедійні дані, такі як аудіо, зображення та відео, без застосування додаткових спеціалізованих моделей.
Важливо пам’ятати про обмеження агента GPT, щоб використовувати їх відповідально, безпечно та етично.
Існує кілька інструментів для агентів GPT, серед яких Agent GPT та Auto GPT, що демонструють практичне використання цих технологій.
#1. Агент GPT
Агент GPT – це універсальний та потужний інструмент ШІ з відкритим кодом для налаштування, створення та розгортання автономних агентів ШІ без постійного втручання користувача. Вам просто потрібно вказати свою ціль, 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 згадувати попередні завдання та досвід.
Завдяки цьому Agent GPT навчається на власному досвіді та з часом отримує точніші результати.
#2. Auto-GPT
Auto-GPT це автономний агент з відкритим кодом на основі моделі GPT-4 OpenAI, який самостійно виконує завдання для досягнення кінцевої мети користувача.
Auto-GPT, створений Тораном Брюсом Річардсом, є загальнодоступним на GitHub і незабаром буде доступний у вигляді GUI/веб-додатку. Він може безперебійно взаємодіяти з програмами, програмним забезпеченням, а також локальними та онлайновими сервісами, 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 з відкритим вихідним кодом, незалежно керований і заснований на GitHub, що натхненний когнітивним розвитком людини.
Ця система управління завданнями на основі ШІ використовує OpenAI та векторні бази даних, такі як Weaviate та Chroma, для створення, визначення пріоритетів та виконання завдань. Вона зосереджена на вивченні мови, навчанні з підкріпленням та когнітивному розвитку для вивчення та виконання складних завдань.
#4. SuperAGI
SuperAGI — це автономна структура ШІ, яка допомагає швидко, легко та надійно розробляти та розгортати автономні агенти GPT.
Тисячі компаній, зокрема такі гіганти, як Amazon, Microsoft, Google, Tesla та IBM, довіряють та використовують SuperAGI для автоматизації своїх бізнес-процесів та створення автономних програм.
SuperAGI також надає шаблони для розробки та створення простих програмних додатків з використанням конкретних цілей та інструкцій. Серед інших важливих функцій — зберігання пам’яті агента, менеджер ресурсів, продуктивність телеметрії, численні векторні бази даних та евристика виявлення циклу.
Яким є майбутнє агентів GPT?
Наразі агенти GPT перебувають на початковій стадії експериментів, розробки, невдач та успіхів, коли дослідники та розробники випробовують нові підходи для впровадження автономних агентів у бізнес-процеси.
Хоча комерційні продукти, які використовують агенти GPT, ще не випущені, оскільки вони перебувають на стадії розробки, невдовзі ситуація може змінитися. Очікується, що агенти GPT з’являться в кожному секторі, автоматизуючи процеси, такі як дослідження та аналіз даних, освіта та навчання, охорона здоров’я та медицина, а також автомобільна промисловість.
Однак, з розвитком та технологічним прогресом автономних агентів GPT, забезпечення етичної коректності, прозорості, відповідальності та підзвітності стане важливим викликом, який необхідно подолати.
Буде цікаво побачити, яким буде майбутнє агентів GPT та як вони змінять щоденні бізнес-процеси та робочі потоки.
Ознайомтесь також із статтею про ChatGPT із кодом VS: перший крок до легкого кодування.