Inhaltsverzeichnis[Ausblenden][Zeigen]
Hallo zusammen und willkommen in der neuen Ära der künstlichen Intelligenz. Programmierer auf der ganzen Welt haben damit begonnen, „autonome Agenten“ zu entwickeln, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 von OpenAI zusammenarbeiten, um schwierige Probleme anzugehen.
Auch wenn sie noch sehr jung sind, könnten solche Agenten einen bedeutenden Schritt nach vorn für den erfolgreichen Einsatz von LLM darstellen. Normalerweise kommunizieren wir mit GPT-4, indem wir sorgfältig Anweisungen erstellen und sie in das Textfeld von ChatGPT einfügen, bis das Modell mit dem gewünschten Ergebnis antwortet.
Im Allgemeinen können autonome Agenten eine Reihe systematischer Aktionen generieren, die das LLM durchführt, bis es ein vorbestimmtes „Ziel“ erreicht. Die Breite der Aktivitäten, zu denen autonome Agenten jetzt in der Lage sind, umfasst Webrecherche, Codierung, Zusammenfassung, Erstellung von Originalinhalten, Übersetzung und vieles mehr.
Mehrere künstliche Intelligenzsysteme, wie Googles Bard und OpenAIs ChatGPT, GPT-4, sind kürzlich entstanden und haben sich auf der ganzen Welt verbreitet. Auch ein neuer Bing Bot von Microsoft ist aufgetaucht.
Ein weiteres KI-System namens BabyAGI hat sich dieser Reihe von KI-Systemen angeschlossen.
In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf BabyAGI, seine entscheidende Komponente und wie es von innen nach außen funktioniert. Wir werden es auch vergleichen AutoGPTund zeigen Ihnen dann, wie Sie es auf Ihrem Computer installieren und verwenden.
Also was ist BabyAGI?
BabyAGI ist eine außergewöhnliche Plattform für künstliche Intelligenz (KI), die sorgfältig entwickelt wurde, um eine Vielzahl von KI-Agenten in der virtuellen Umgebung zu testen und zu entwickeln. Yohei Nakajima, ein Meister des Risikokapitals und künstliche Intelligenz, ist der Schöpfer dieser innovativen Erfindung.
Als Grundlage der umfassenden Architektur von BabyAGI bietet der Task-Driven Autonomous Agent eine Open-Source-Plattform zur Förderung der Forschung in einer Vielzahl von Bereichen, vom Spracherwerb und der kognitiven Entwicklung bis hin zum Reinforcement Learning.
BabyAGI wurde entwickelt, um das Lernen auf eine Weise zu imitieren, die der kognitiven Entwicklung von Babymenschen entspricht. Das ultimative Ziel ist es, die KI zu befähigen, durch Erfahrung Wissen zu erlangen, kluge Urteile zu fällen und unabhängig zu handeln.
Die Möglichkeiten sind endlos, da BabyAGI führend in der hochmodernen KI-Forschung ist.
Das Hauptziel dieser Plattform besteht darin, die Leistung einer breiten Palette von KI-Agenten mithilfe von simulierten Einstellungen, Schulungen und Bewertungen zu bewerten und zu verbessern. Sein Hauptziel ist es, die Fähigkeit der Agenten zu untersuchen, herausfordernde Aufgaben zu lernen und auszuführen.
Die Entwicklung des Verstärkungslernens und der kognitiven Fähigkeiten der Agenten ist eindeutig eine entscheidende Komponente für den Erfolg der Plattform.
Nun, was steckt unter der Haube von BabyAGI?
Das System nutzt einige der leistungsstärksten verfügbaren Technologien, darunter GPT-4, die Ketten- und Agentenfunktionen von LangChain, die API von OpenAI und Pinecone, um die schnelle und effektive Ausführung von Aufgaben zu ermöglichen.
Zweifellos ist das GPT-4-Sprachmodell, ein unübertroffenes LLM, das geschaffen wurde, um Jobs mit Genauigkeit und Komfort zu erledigen, das schlagende Herz des Systems. Das System kann komplizierte Aufgaben mit beispielloser Effizienz ausführen, da es neue Aufgaben generieren und in Echtzeit priorisieren kann.
Darüber hinaus nutzt das System Pinecone, eine Vektorsuchplattform, die für das Speichern und Abrufen von aufgabenbezogenen Daten wie Aufgabenbeschreibungen, Einschränkungen und Ergebnissen von entscheidender Bedeutung ist.
Damit das System zum bestärkenden Lernen fähig ist, das es ihm ermöglicht, Erkenntnisse aus Erfahrung zu gewinnen und mit der Zeit besser zu werden, ist ein vereinfachter Ansatz für die Datenverarbeitung erforderlich. Das System hat das LangChain-Framework integriert und revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Agenten mit ihrer Umgebung interagieren, um die Grenzen der Fähigkeiten von Baby AGI zu testen.
Das System hebt sich von den Mitbewerbern durch dieses erhöhte Maß an Engagement ab, das dem KI-Agenten hilft, datenbewusster zu werden und herausfordernde Aufgaben mit Leichtigkeit zu bewältigen.
Das System verwendet eine Deque (double-ended queue) Datenstruktur seine Jobliste zu organisieren und zu priorisieren, da die Aufgabenverwaltung die Grundlage der Fähigkeiten von Baby AGI ist.
Das System erstellt automatisch neue Aufgaben, um die Aufgabenliste aktuell und aktuell zu halten, wenn Aufgaben abgeschlossen sind, und neue werden an ihrer Stelle erstellt. Die Aufgabenliste wird regelmäßig neu priorisiert, um sicherzustellen, dass das System so effizient wie möglich arbeitet und Aufgaben fehlerfrei ausführen kann.
Wie funktioniert BabyAGI?
Das BabyAGI-Skript wählt kontinuierlich Aufgaben aus einer Aufgabenliste aus, führt sie aus, verbessert die Ergebnisse und generiert neue Aufgaben in Abhängigkeit von Ziel und Ergebnis der vorherigen Aufgabe.
Dieses Skript wird in einer Endlosschleife ausgeführt. Die vier Hauptphasen des Skript-Workflows sind Aufgabenausführung, Ergebnisanreicherung, Aufgabengenerierung und Aufgabenpriorisierung.
Aufgabenausführung
Mit dieser Phase beginnt der BabyAGI-Prozess. Die Ausführungsagentenfunktion überträgt in dieser Phase eine Aufgabe an die API von OpenAI, und die API schließt die Aufgabe gemäß dem Kontext ab. Das Ziel und die Aufgabe sind die beiden Eingaben für die Ausführungsagentenfunktion.
Das Ergebnis der Aufgabe wird dann als Zeichenfolge zurückgegeben, nachdem eine Eingabeaufforderung an die API von OpenAI gesendet wurde. Diese Phase ist wichtig, da sie dem System die Möglichkeit gibt, Aufgaben zu erledigen und Informationen zu sammeln, die bei der Entwicklung neuer Aufgaben und der Priorisierung aktueller Aufgaben helfen.
Verbesserung der Ergebnisse
In der Phase, die als „Ergebnisverbesserung“ bekannt ist, wird das Ergebnis des vorherigen Jobs verbessert und in Pinecone aufbewahrt, einem hilfreichen Tool zum Archivieren und Abrufen von Aufgabenergebnissen für die spätere Verwendung. Dieser Prozess ist entscheidend, da er es dem System ermöglicht, seine Leistung ständig zu verbessern, indem es aus vergangenen Fehlern lernt.
BabyAGI kann Trends entdecken, aus Fehlern lernen und seine Leistung bei folgenden Aufgaben verbessern, indem es frühere Ergebnisse und die dazugehörigen Metadaten verfolgt.
Aufgabengenerierung
Die Aufgabenerstellung ist die dritte Phase im BabyAGI-Prozess, in der die Funktion des Aufgabenerstellungsagenten die API von OpenAI verwendet, um neue Aufgaben abhängig vom Ziel und Ergebnis des vorangegangenen Jobs zu generieren.
Die Funktion sendet eine Anfrage mit vier Parametern an die OpenAI-API: das Ziel, das Ergebnis der vorherigen Aufgabe, die Aufgabenbeschreibung und die aktuelle Aufgabenliste. Die API antwortet mit einer Liste neuer Aufgaben als Zeichenfolgen. Eine Liste von Wörterbüchern, die die Namen der neuen Aufgaben enthalten, wird dann zusammen mit den neuen Aufgaben zurückgegeben.
Priorisierung der Aufgaben
Die Priorisierung von Aufgaben ist die letzte Phase des Workflows für BabyAGI. Die Priorisierung der Aufgabenliste erfolgt in diesem Fall über die Priorisierungs-Agent-Funktion über die OpenAI-API. Als Parameter kann die ID der aktuellen Task an die Funktion übergeben werden.
Die Funktion gibt eine nummerierte Liste von Aufgaben zurück, die nach dem Senden einer Eingabeaufforderung an die API von OpenAI neu priorisiert wurden. Diese Phase ist wesentlich, um sicherzustellen, dass sich das System weiterhin auf Aktivitäten konzentriert, die signifikant und für das Ziel relevant sind.
Wie installiere und verwende ich BabyGPT auf deinem Computer?
Voraussetzungen
Es gibt einige Anforderungen, die Sie auf Ihrem Computer installieren müssen, bevor wir mit dem Installationsvorgang beginnen:
- Git
- Python 3.8 oder höher
- OpenAI-API-Schlüssel
- PineCone-API-Schlüssel
Bitte beachten Sie: Ich verwende MacOS mit der neuesten Version.
Klonen Sie das BabyAGI-Repository
Erstellen Sie als ersten Schritt einen eindeutigen Ordner (BabyAGI) auf Ihrem Computer. Um das Projekt zu klonen, öffnen Sie Git Bash und geben Sie den folgenden Befehl ein:
Installieren Sie Abhängigkeiten
In diesem Schritt wechseln Sie in den gerade erstellten Ordner, wir installieren alle Abhängigkeiten, die zum Ausführen von BabyAGI erforderlich sind.
Danach öffnen Sie das Projekt in Ihrem Code-Editor, ich verwende VSCode, rename.env.template in.env und fülle die Felder mit Ihren OpenAI- und PineCone-API-Schlüsseln aus.
Ihr OpenAI-API-Schlüssel kann erworben werden hier
Ihr Pinecone-API-Schlüssel kann erworben werden hier.
Platzieren Sie diese APIs schließlich in der .env-Datei in den entsprechenden Feldern.
In derselben Datei finden Sie eine objektive und anfängliche Aufgabe.
Führen Sie das Python-Skript aus
Im letzten Schritt können Sie Folgendes ausführen Python-Skript von Ihrem Code-Editor oder sogar mit dem Terminal. Es ist deine Entscheidung. Hier sind die Ergebnisse des BabyAGI.
BabyAGI vs AutoGPT
BabyAGI unterscheidet sich in einigen Punkten von Auto-GPT, einschließlich der Art und Weise, wie es Informationen sammelt. BabyAGI durchsucht keine externen Ressourcen, was unter Umständen ein großer Vorteil gegenüber Auto-GPT sein kann.
BabyAGI vermeidet Ausreißer, indem es sich auf das Brainstorming beschränkt und auf die Suche nach Informationen im Internet verzichtet.
Aufgrund seiner innovativen Methodik ist BabyAGI ein fantastisches Werkzeug für Ideenfindung und Brainstorming.
BabyAGI kann dank seiner dedizierten Konzentration auf die Ideenfindung leicht auf originelle Ideen kommen, egal ob es als eigenständige Anwendung oder als Komponente in einem größeren System verwendet wird.
BabyAGI kann unübertroffene Ergebnisse liefern, indem es Ablenkungen vermeidet und sich wie ein Laser auf die anstehende Arbeit konzentriert, was es zu einem entscheidenden Werkzeug im Bereich der KI-Forschung und -Entwicklung macht.
Zusammenfassung
Der Hauptgrundsatz der Designphilosophie von BabyAGI ist die nahtlose Integration von Automatisierung, Intelligenz und Effizienz, die es Benutzern ermöglicht, eine Vielzahl von Hindernissen in der sich schnell verändernden Welt von heute problemlos zu bewältigen.
Sie können die Fähigkeit der Plattform zur automatisierten Aufgabenlösung und -verwaltung dank ihrer unkomplizierten Einrichtungs- und Ausführungsmethode problemlos nutzen, was sie zu einem großartigen Verbündeten sowohl für Einzelpersonen als auch für Teams macht.
Tools wie BabyAGI werden mit der Entwicklung und dem Wachstum der KI-Forschung definitiv an Bedeutung gewinnen und dabei helfen, die Zukunft zu gestalten. BabyAGI ist positioniert, um eine führende Plattform für KI-gestützte Kreativität zu werden und Innovation und Fortschritt in einer Vielzahl von Unternehmen und Berufen zu fördern, dank seines unübertroffenen Schwerpunkts auf Brainstorming und Ideenfindung.
Mit seinen hochmodernen Fähigkeiten wird die nächste Generation von KI-gestützten Produkten inspiriert, die es sowohl Organisationen als auch Menschen ermöglichen, ihre Ziele intelligenter und effizienter als je zuvor zu erreichen.
Jane
Großartiger Artikel! Vielen Dank, dass Sie ein Tutorial dafür gepostet haben. Ich kann es kaum erwarten, es auszuprobieren! Wie öffne ich das Projekt in VS?
Eichelhäher
Ziehen Sie den Ordner einfach per Drag & Drop in VS Code.