みなさん、こんにちは。人工知能の新時代へようこそ。 世界中のプログラマーが、困難な問題に取り組むために OpenAI の GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) と連携する「自律エージェント」の作成を開始しています。
このようなエージェントはまだ非常に若いですが、LLM の使用を成功させる上で重要な一歩となる可能性があります。 通常、モデルが望ましい結果で応答するまで、慎重に指示を作成し、ChatGPT のテキスト ボックスに入力することで、GPT-4 と通信します。
一般に、自律エージェントは、LLM が所定の「目標」に到達するまで実行する一連の体系的なアクションを生成できます。 自律型エージェントが現在実行できる幅広い活動には、Web 調査、コーディング、要約、オリジナル コンテンツの作成、翻訳などが含まれます。
Google の Bard や OpenAI の ChatGPT、GPT-4 など、いくつかの人工知能システムが最近登場し、世界中に広がっています。 Microsoftの新しいBing Botも登場。
BabyAGI と呼ばれる追加の AI システムが、この一連の AI システムに加わりました。
この記事では、BabyAGI とその重要なコンポーネント、そしてそれがどのように機能するかを内部から詳しく見ていきます。 とも比較してみます AutoGPT、次にそれをコンピュータにインストールして使用する方法を示します。
だから、何ですか ベビーアギ?
BabyAGI は、仮想環境でさまざまな AI エージェントをテストおよび開発するために入念に設計された、並外れた人工知能 (AI) プラットフォームです。 ベンチャーキャピタルの巨匠、中島陽平氏 人工知能、この最先端の発明の作成者です。
BabyAGI の広範なアーキテクチャの基盤である Task-Driven Autonomous Agent は、オープンソース プラットフォームを誇り、言語習得や認知発達から強化学習まで、さまざまな分野の研究を促進します。
BabyAGI は、人間の赤ちゃんの認知発達に類似した方法で学習を模倣するように設計されています。 最終的な目標は、AI が経験を通じて知識を獲得し、賢明な判断を下し、独立して行動できるようにすることです。
最先端の AI 研究をリードする BabyAGI の可能性は無限大です。
このプラットフォームの主な目標は、シミュレートされた設定、トレーニング、および評価を使用して、さまざまな AI エージェントのパフォーマンスを評価および改善することです。 その主な目的は、難しいタスクを学習して実行するエージェントの能力を調査することです。
明らかに、エージェントの強化学習と認知能力の開発は、プラットフォームの成功の重要な要素です。
では、BabyAGI の内部には何がありますか?
このシステムは、GPT-4、LangChain のチェーンおよびエージェント機能、OpenAI の API、Pinecone など、利用可能な最も強力なテクノロジのいくつかを利用して、タスクの迅速かつ効果的な実行を可能にします。
間違いなく、GPT-4 言語モデルは、ジョブを正確かつ便利に処理するために作成された比類のない LLM であり、システムの心臓部です。 このシステムは、新しいタスクを生成し、それらにリアルタイムで優先順位を付ける能力があるため、比類のない効率で複雑なジョブを実行できます。
さらに、このシステムは、タスクの説明、制限、結果などのタスク関連データの保存と検索に不可欠なベクトル検索プラットフォームである Pinecone を利用します。
システムが強化学習を実行できるようにするためには、経験から知識を獲得し、時間の経過とともに改善できるようにするために、データ処理への単純化されたアプローチが必要です。 このシステムは、LangChain フレームワークを統合し、AI エージェントが環境とやり取りする方法に革命をもたらし、Baby AGI の機能の限界をテストします。
このシステムは、この関与の度合いが高まっているため、競合他社から際立っており、AI エージェントがよりデータを認識し、困難な仕事を簡単に処理できるようになるのに役立ちます。
システムは deque (両端キュー) を使用します。 データ構造 タスク管理は Baby AGI の機能の基盤であるため、ジョブ リストを整理して優先順位を付けることができます。
タスクが終了し、その場所に新しいタスクが作成されると、システムは自動的に新しいタスクを生成して、タスク リストを最新の状態に維持します。 タスク リストは、システムが可能な限り効率的に機能することを保証するために定期的に優先順位を付け直され、エラーなく職務を遂行できるようにします。
BabyAGIはどのように機能しますか?
BabyAGI スクリプトは、タスク リストからタスクを継続的に選択して実行し、結果を強化し、前のジョブの目標と結果に応じて新しいタスクを生成します。
このスクリプトは無限ループで実行されます。 スクリプトのワークフローの XNUMX つの主要なフェーズは、タスクの実行、結果の強化、タスクの生成、およびタスクの優先順位付けです。
タスクの実行
BabyAGI プロセスはこのフェーズから始まります。 この段階で実行エージェント機能が OpenAI の API にタスクを送信し、API がコンテキストに従ってジョブを完了します。 目的とタスクは、実行エージェント関数の XNUMX つの入力です。
OpenAI の API にプロンプトを送信した後、タスクの結果が文字列として返されます。 この段階は、システムがタスクを完了し、新しいタスクの開発と現在のタスクの優先順位付けに役立つ情報を収集する機会を与えるため、重要です。
成績の向上
「結果の改善」として知られる段階では、前の仕事の結果が改善され、後で使用するためにタスクの結果をアーカイブおよび取得するための便利なツールである Pinecone に保存されます。 このプロセスは、システムが過去の過ちから学習することでパフォーマンスを継続的に改善できるため、非常に重要です。
BabyAGI は、以前の結果と付随するメタデータを追跡することで、傾向を発見し、間違いから学び、次のタスクのパフォーマンスを向上させることができます。
タスク生成
タスク作成は、BabyAGI プロセスの XNUMX 番目のフェーズであり、タスク作成エージェント関数が OpenAI の API を使用して、前のジョブの目標と結果に応じて新しいタスクを生成します。
この関数は、目標、前のタスクの結果、タスクの説明、および現在のタスク リストの XNUMX つのパラメーターを使用して、OpenAI API に要求を送信します。 API は、新しいタスクのリストを文字列として応答します。 次に、新しいタスクの名前を含む辞書のリストが、新しいタスクと共に返されます。
タスクの優先順位付け
タスクの優先順位付けは、BabyAGI のワークフローの最後のフェーズです。 この場合、OpenAI API を使用した優先エージェント機能を使用して、タスク リストに優先順位を付けます。 現在のタスクの ID は、パラメーターとして関数に送信できます。
この関数は、OpenAI の API にプロンプトを送信した後、優先順位が付け直されたタスクの番号付きリストを返します。 この段階は、システムが重要で目標に関連する活動に集中し続けるために不可欠です。
マシンに BabyGPT をインストールして使用する方法は?
前提条件
インストールプロセスを開始する前に、コンピューターにインストールする必要があるいくつかの要件があります。
- Gitの
- Python3.8以降
- OpenAI API キー
- 松ぼっくり API キー
注意: 最新バージョンの MacOS を使用しています。
BabyAGI リポジトリのクローンを作成する
最初のステップとして、コンピューターに独自のフォルダー (BabyAGI) を作成します。 プロジェクトを複製するには、Git Bash を開き、次のコマンドを入力します。
依存関係をインストールする
このステップでは、作成したばかりのフォルダーに移動し、BabyAGI を実行するために必要なすべての依存関係をインストールします。
その後、コード エディターでプロジェクトを開き、VSCode を使用して、.env.template を .env に名前変更し、フィールドに OpenAI と PineCone API キーを入力します。
OpenAI API キーを取得できます こちら
あなたの Pinecone API キーを取得できます こちら.
最後に、これらの API を .env ファイルの適切なフィールドに配置します。
同じファイルに、目的と初期タスクがあります。
Python スクリプトを実行する
最後の段階では、 Pythonスクリプト コードエディターからでも、ターミナルでも。 選択はあなた次第です。 BabyAGI の結果は次のとおりです。
BabyAGI対 AutoGPT
BabyAGI は、情報を収集する方法など、いくつかの点で Auto-GPT とは異なります。 BabyAGI は外部リソースを検索しません。これは、状況によっては Auto-GPT と比較して大きな利点となる可能性があります。
BabyAGI はブレインストーミングに集中し、オンラインで情報を探すことを控えることで、軌道から外れないようにします。
その革新的な方法論により、BabyAGI は着想とブレインストーミングのための素晴らしいツールです。
BabyAGI は、スタンドアロン アプリケーションとして使用する場合でも、より大きなシステム内のコンポーネントとして使用する場合でも、アイデアに専念しているため、独創的なアイデアを簡単に思いつくことができます。
BabyAGI は、気を散らすものを避け、目前の作業にレーザーのように集中することで比類のない結果をもたらすことができるため、AI の研究開発の分野で重要なツールとなっています。
まとめ
BabyAGI の設計哲学の重要な信条は、自動化、インテリジェンス、および効率性をシームレスに統合することです。これにより、ユーザーは、急速に変化する今日の世界でさまざまな障害を簡単に処理できます。
簡単なセットアップと実行方法のおかげで、自動化されたタスクの解決と管理のためのプラットフォームの機能を簡単に活用でき、個人とチームの両方にとって素晴らしい味方になります.
AI研究が発展し成長するにつれて、BabyAGIのようなツールは間違いなくより重要になり、未来を形作るのに役立ちます. BabyAGI は、ブレインストーミングと着想に比類のない重点を置いているおかげで、AI を活用した創造性のための主要なプラットフォームになり、さまざまなビジネスや職業における革新と進歩を促進する立場にあります。
その最先端の機能により、次世代の AI 搭載製品が刺激を受け、組織と人々の両方がこれまで以上にインテリジェントかつ効率的に目的を達成できるようになります。
ジェーン
素晴らしい記事です! これを試すのが待ちきれないチュートリアルを投稿していただきありがとうございます! VS でプロジェクトを開くにはどうすればよいですか?
ジェイ
フォルダーを VS Code にドラッグ アンド ドロップするだけです。