Chúng ta sẽ khám phá sự phức tạp của Baby AGI và AutoGPT – mỗi cái có những khả năng và vai trò riêng trong việc hoàn thành các mục tiêu AI của bạn.
Khi nói đến việc khai thác sức mạnh của AI, ChatGPT chắc chắn là một công cụ vĩ đại. Tuy nhiên, để hoàn thành dự án, nó vẫn phụ thuộc vào sự tương tác của con người – hành động lặp đi lặp lại là nhập lời nhắc ở mọi giai đoạn.
Nhận thức được mâu thuẫn này, những người có tầm nhìn xa về công nghệ đã tạo ra các tác nhân AI tự động có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ theo một mục tiêu chính duy nhất. Bây giờ, chúng ta hãy xem xét sâu hơn về hai AI tiên phong – Baby AGI và AutoGPT, khi chúng ta giải quyết các khía cạnh tương phản trong các khía cạnh đa dạng của chúng.
AGI bé là gì?
Bây giờ, chính xác thì cái gì bé AGI? Được phát triển bởi Yohei Nakajima, Baby AGI là một tuyệt phẩm của trí tuệ nhân tạo tổng hợp tự động. Thực thể khéo léo này phát triển dựa trên các mục tiêu được cung cấp của bạn, sử dụng tập lệnh Python dựa trên các công nghệ từ OpenAI, Pinecone, LangChain và Chroma. Mục đích của nó? Để tự động hóa các nhiệm vụ với sự tập trung cao độ vào việc đạt được một mục tiêu cụ thể.
Đã dạy BabyAGI cách sử dụng chính nó như một kỹ năng, nhưng nó cứ quay ngày càng nhiều BabyAGI mà không có ai trong số họ hoàn thành nhiệm vụ… 😅 pic.twitter.com/pVdrdtw83m
— Yohei (@yoheinakajima) Ngày 13 tháng 7 năm 2023
Ngược lại với các công cụ AI như ChatGPT, sử dụng các mô hình ngôn ngữ để hiểu các truy vấn của bạn và tạo ra phản hồi, Baby AGI khai thác các mô hình ngôn ngữ để tạo ra một danh sách nhiệm vụ toàn diện được xây dựng có mục đích nhằm đạt được mục tiêu. Sau đó, tác nhân AI khéo léo sẽ thực hiện tuần tự các nhiệm vụ này, tạo ra các nhiệm vụ tiếp theo từ các kết quả trước đó cho đến khi đạt được mục tiêu tổng thể.
AutoGPT là gì?
AutoGPT là một tác nhân AI tự trị tận dụng sức mạnh của GPT- của OpenAI4 và GPT-3.5 mô hình để thực hiện mục tiêu đã định. Khi được đưa ra một mục tiêu cụ thể, AutoGPT sẽ tạo mã để tạo tác vụ bằng GPT-4. Kết quả của các tác vụ này được lưu trữ và xử lý bằng GPT-3.5về cơ bản hoạt động như một không gian bộ nhớ ảo cho các tác vụ trước đó.
Không giống như nhiều công cụ AI truyền thống, AutoGPT được thiết kế để tạo và thực thi nhiều tác vụ cùng một lúc, với khả năng truy cập nhiều nguồn dữ liệu, cả cục bộ trên máy tính và trực tuyến. Nó đặc biệt thành thạo trong việc tạo ra phản hồi văn bản giống con người và rất hữu ích cho các tác vụ như tạo nội dung, tóm tắt văn bản và dịch văn bản sang nhiều ngôn ngữ.
Hướng dẫn tận dụng tối đa AutoGPT
Baby AGI vs AutoGPT: Sự khác biệt của chúng là gì?
Tuy nhiên, Baby AGI và AutoGPT kết hợp với nhau như thế nào khi chúng ta nghiên cứu sâu hơn về Baby AGI và AutoGPT? Nhìn bề ngoài, cả hai đều có thể được sử dụng để đạt được mục tiêu đã định, mang lại kết quả tương đương. Tuy nhiên, hành trình hướng tới mục tiêu này và cách tiếp cận được sử dụng bởi mỗi công cụ là điều khiến chúng trở nên khác biệt, khiến cho việc so sánh Baby AGI và AutoGPT trở thành một cuộc khám phá hấp dẫn.
Bản vẽ thiết kế
Cấu trúc của Baby AGI là sự kết hợp của GPT- của OpenAI4 mô hình làm thành phần ngôn ngữ chính, khung mã hóa của LangChain, cơ sở dữ liệu vectơ của Pinecone và Chrome. Tất cả các thành phần công nghệ này được kết hợp với nhau thông qua tập lệnh Python để tạo ra một nhóm tác nhân AI, nhiệm vụ của chúng là hoàn thành một loạt nhiệm vụ tập trung vào một mục tiêu được xác định trước.
AutoGPT kết hôn với cùng một GPT-4 mô hình từ OpenAI với GPT-3.5 trong một nỗ lực để đạt được cùng một mục tiêu. Với mục tiêu trước mắt, AutoGPT tạo mã thành thạo thông qua GPT-4 để tạo các tác vụ, kết quả của chúng được lưu trữ và xử lý bằng GPT-3.5hoạt động như một không gian bộ nhớ ảo cho các tác vụ trước đây.
Chiến thuật
Kỹ thuật của Baby AGI, khi được giao một mục tiêu, bao gồm việc tạo ra nhiều nhiệm vụ và siêng năng thực hiện chúng theo trình tự. Trình tự này được tạo ra sao cho kết quả của một nhiệm vụ hướng dẫn việc xây dựng nhiệm vụ tiếp theo. Pinecone và LangChain giúp ích cho tác nhân AI, cho phép lưu giữ trí nhớ lâu dài về các nhiệm vụ và sự kiện, từ đó đảm bảo truy xuất dữ liệu nhanh chóng và đạt được mục tiêu hiệu quả. Nhờ quy trình thử và giải mã lỗi vốn có từ các nhiệm vụ trước đây, Baby AGI có thể điều hướng các tình huống ra quyết định phức tạp mà không đi chệch khỏi mục tiêu bao quát.
Ngược lại, AutoGPT được thiết kế để tạo và chạy đồng thời nhiều tác vụ bằng GPT-4 trong khi tạo không gian bộ nhớ nhân tạo bằng GPT-3.5 để lưu trữ kết quả từ các nhiệm vụ trước đây. Tác nhân AI này được trang bị để tạo nội dung bổ sung thông qua nhiều ứng dụng, dịch vụ internet và dữ liệu được lưu trữ cục bộ, từ đó hỗ trợ đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, việc truy cập dữ liệu mở rộng của AutoGPT đôi khi dẫn đến việc trích xuất dữ liệu không được gắn nhãn mà không có hướng đi thích hợp, do đó tạo ra kết quả có phạm vi rộng nhưng có thể ít được định hướng hơn.
Nhiệm vụ
Trận chiến Baby AGI vs AutoGPT tiết lộ mục đích riêng biệt của chúng. AutoGPT, với chương trình đào tạo về tạo phản hồi văn bản giống con người, là công cụ được lựa chọn để tạo nội dung, tóm tắt văn bản và dịch sang nhiều ngôn ngữ. Khả năng truy cập các dịch vụ internet và tệp cục bộ của nó khiến nó trở thành đối tác đáng tin cậy trong việc tạo nội dung văn bản chi tiết dựa trên một mục tiêu duy nhất. Về cơ bản, AutoGPT có thể là giải pháp thay thế khả thi cho ChatGPT, trong đó việc tạo nội dung tương tự sẽ cần nhiều lời nhắc.
Baby AGI, thể hiện năng lực nhận thức giống con người, tỏa sáng trong các nhiệm vụ đòi hỏi kiểm soát các thông số và ra quyết định. Với các mục tiêu được thiết kế cẩn thận, tiềm năng của Baby AGI có thể được khai thác trong các lĩnh vực như giao dịch tiền điện tử, lái xe tự động, robot và thậm chí cả chơi game.
kết quả
Đi sâu vào kết quả Baby AGI và AutoGPT, Baby AGI nổi lên như một AI được đào tạo trong các tình huống trong thế giới thực và môi trường mô phỏng, cho phép hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp với tốc độ và độ chính xác. Được trang bị dữ liệu liên quan, Baby AGI có khả năng mang lại kết quả chính xác một cách nhanh chóng mà không làm sai lệch mục tiêu ban đầu. Tuy nhiên, mức độ thành thạo của nó bị ràng buộc bởi dữ liệu đào tạo, vì môi trường học tập của nó dựa trên các tình huống mô phỏng và thế giới thực mà không có quyền truy cập internet, do đó hạn chế khả năng ứng dụng của nó.
Khả năng truy cập internet của AutoGPT tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm thông tin, lấy dữ liệu từ nhiều dịch vụ internet khác nhau như ứng dụng, trang web, sách, tài liệu và bài viết để hoàn thành các nhiệm vụ tập trung vào mục tiêu. Khía cạnh này của AutoGPT là con dao hai lưỡi – mặc dù dữ liệu bổ sung cho phép tạo nội dung mô tả nhiều hơn nhưng nó cũng có thể dẫn đến kết quả kém chính xác hơn do có thể trích xuất từ dữ liệu không được gắn nhãn mà không có sự giám sát. Hơn nữa, thiết kế của AutoGPT để vận hành đồng thời nhiều nhiệm vụ đôi khi có thể dẫn đến việc mất đi mục tiêu chính khi vướng vào một nhiệm vụ cụ thể.
Khả năng độc đáo của Baby AGI
Có những lĩnh vực Baby AGI vượt trội, vượt xa AutoGPT. Baby AGI tự hào có trí nhớ dài hạn nhờ có LangChain và Pinecone. Những công cụ này cho phép Baby AGI lưu trữ và truy xuất thông tin nhanh chóng, mang lại kết quả nhanh chóng hơn AutoGPT. Ngoài ra, khả năng học hỏi liên tục của Baby AGI từ các lời nhắc và kết quả nhiệm vụ thông qua thử và sai giúp nó đưa ra các quyết định mang tính nhận thức giống con người. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ lý tưởng cho các ứng dụng như giao dịch tiền điện tử, robot và lái xe tự động. Hơn nữa, Baby AGI thành thạo trong việc viết và thực thi mã để đáp ứng các mục tiêu nhất định.
Các tác nhân AI tự trị đang ở đây và AutoGPT là một trong những tác nhân đầu tiên xuất hiện
Khả năng độc đáo của AutoGPT
Mặt khác, khi so sánh Baby AGI và AutoGPT, có những khía cạnh mà AutoGPT vượt trội hơn Baby AGI. Khả năng truy cập dữ liệu rộng rãi của AutoGPT khi tạo phản hồi cho các mục tiêu được xác định trước của bạn là điều đáng chú ý. Nó quét nội dung một cách hiệu quả từ các ứng dụng, dịch vụ, trang web, bài báo và sách trên internet, cho phép hiểu sâu hơn về một chủ đề cụ thể. AutoGPT cũng vượt trội trong việc tạo ra văn bản chất lượng cao, giống con người nhờ vào dữ liệu đào tạo rộng rãi. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ phù hợp cho các công việc như soạn thảo email, chuẩn bị báo cáo và nghiên cứu thị trường.
AutoGPT tận dụng DALL-E của OpenAI, cho phép khả năng tạo hình ảnh mà Baby AGI hiện thiếu. Một tính năng đặc biệt khác của AutoGPT là chức năng chuyển văn bản thành giọng nói, được tích hợp dễ dàng thông qua mã tập lệnh Python đơn giản. Chức năng ra lệnh bằng giọng nói này hiện không có trong Baby AGI.
