안녕하세요. 새로운 인공 지능 시대에 오신 것을 환영합니다. 전 세계의 프로그래머들은 어려운 문제를 해결하기 위해 OpenAI의 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 협력하는 "자율 에이전트"를 만들기 시작했습니다.
아직 매우 어리지만 이러한 에이전트는 LLM을 성공적으로 사용하는 데 중요한 단계가 될 수 있습니다. 일반적으로 모델이 원하는 결과로 응답할 때까지 신중하게 지침을 작성하고 ChatGPT의 텍스트 상자에 입력하여 GPT-4와 통신합니다.
일반적으로 자율 에이전트는 미리 결정된 "목표"에 도달할 때까지 LLM이 수행하는 일련의 체계적인 작업을 생성할 수 있습니다. 이제 자율 에이전트가 할 수 있는 광범위한 활동에는 웹 조사, 코딩, 요약, 원본 콘텐츠 생성, 번역 등이 포함됩니다.
Google의 Bard 및 OpenAI의 ChatGPT, GPT-4와 같은 여러 인공 지능 시스템이 최근 등장하여 전 세계에 퍼졌습니다. Microsoft의 새로운 Bing Bot도 등장했습니다.
BabyAGI라는 추가 AI 시스템이 이 AI 시스템 세트에 합류했습니다.
이 기사에서는 핵심 구성 요소인 BabyAGI와 내부에서 작동하는 방식에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 우리는 또한 그것을 비교할 것입니다 자동GPT을 클릭한 다음 컴퓨터에 설치하고 사용하는 방법을 보여줍니다.
그래서, 무엇입니까 베이비에이지?
BabyAGI는 가상 환경에서 다양한 AI 에이전트를 테스트하고 개발하도록 공들여 설계된 특별한 인공 지능(AI) 플랫폼입니다. 벤처캐피털의 거장 나카지마 요헤이 인공 지능, 이 최첨단 발명품의 창시자입니다.
BabyAGI의 광범위한 아키텍처 기반인 Task-Driven Autonomous Agent는 언어 습득 및 인지 개발에서 강화 학습에 이르기까지 다양한 분야의 연구를 촉진하는 오픈 소스 플랫폼을 자랑합니다.
BabyAGI는 인간 아기의 인지 발달과 유사한 방식으로 학습을 모방하도록 설계되었습니다. 궁극적인 목표는 AI가 경험을 통해 지식을 얻고 현명한 판단을 내리고 독립적으로 행동할 수 있도록 하는 것입니다.
최첨단 AI 연구를 선도하는 BabyAGI의 가능성은 무궁무진합니다.
이 플랫폼의 주요 목표는 시뮬레이션된 설정, 교육 및 평가를 사용하여 광범위한 AI 에이전트의 성능을 평가하고 개선하는 것입니다. 주요 목표는 도전적인 작업을 학습하고 수행하는 에이전트의 능력을 조사하는 것입니다.
분명히 에이전트의 강화 학습 및 인지 능력 개발은 플랫폼 성공의 중요한 구성 요소입니다.
이제 BabyAGI의 후드 아래에는 무엇이 있습니까?
이 시스템은 GPT-4, LangChain의 체인 및 에이전트 기능, OpenAI의 API 및 Pinecone을 포함하여 사용 가능한 가장 강력한 기술 중 일부를 사용하여 빠르고 효과적인 작업 실행을 가능하게 합니다.
의심할 여지 없이 정확하고 편리하게 작업을 처리하기 위해 만들어진 타의 추종을 불허하는 LLM인 GPT-4 언어 모델은 시스템의 핵심입니다. 시스템은 새로운 작업을 생성하고 실시간으로 우선 순위를 지정하는 기능으로 인해 비교할 수 없는 효율성으로 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
또한 이 시스템은 작업 설명, 제한 사항 및 결과와 같은 작업 관련 데이터의 저장 및 검색에 중요한 벡터 검색 플랫폼인 Pinecone을 사용합니다.
시스템이 경험에서 지식을 얻고 시간이 지남에 따라 더 좋아질 수 있는 강화 학습이 가능하려면 데이터 처리에 대한 단순화된 접근 방식이 필요합니다. 이 시스템은 LangChain 프레임워크를 통합하여 Baby AGI 기능의 한계를 테스트하기 위해 AI 에이전트가 환경과 상호 작용하는 방식을 혁신했습니다.
이 시스템은 AI 에이전트가 더 많은 데이터를 인식하고 어려운 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 참여도가 높아 경쟁 제품보다 두드러집니다.
시스템은 deque(double-ended queue)를 사용합니다. 데이터 구조 작업 관리가 Baby AGI 기능의 기초이기 때문에 작업 목록을 구성하고 우선 순위를 지정합니다.
시스템은 자동으로 새 작업을 생성하여 작업 목록을 최신 상태로 유지하고 작업이 완료되고 새 작업이 해당 위치에 생성될 때 최신 상태로 유지합니다. 작업 목록은 시스템이 오류 없이 작업을 수행할 수 있도록 가능한 한 효율적으로 기능하도록 보장하기 위해 일상적으로 우선 순위가 재지정됩니다.
BabyAGI는 어떻게 작동합니까?
BabyAGI 스크립트는 작업 목록에서 지속적으로 작업을 선택하고 실행하며 결과를 향상시키고 이전 작업의 목표 및 결과에 따라 새 작업을 생성합니다.
이 스크립트는 무한 루프에서 실행됩니다. 스크립트 워크플로우의 네 가지 기본 단계는 작업 실행, 결과 보강, 작업 생성 및 작업 우선 순위 지정입니다.
작업 실행
BabyAGI 프로세스는 이 단계에서 시작됩니다. 실행 에이전트 기능은 이 단계에서 OpenAI의 API로 작업을 전송하고 API는 컨텍스트에 따라 작업을 완료합니다. 목표와 작업은 실행 에이전트 기능에 대한 두 개의 입력입니다.
작업 결과는 OpenAI의 API에 프롬프트를 보낸 후 문자열로 반환됩니다. 이 단계는 시스템이 작업을 완료하고 새로운 작업 개발 및 현재 작업의 우선 순위 지정에 도움이 되는 정보를 수집할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 중요합니다.
결과 개선
"결과 개선" 단계에서는 이전 작업의 결과가 나중에 사용하기 위해 작업 결과를 보관하고 검색하는 데 유용한 도구인 Pinecone에서 개선되고 보존됩니다. 이 프로세스는 시스템이 과거의 실수로부터 학습하여 지속적으로 성능을 향상시킬 수 있기 때문에 중요합니다.
BabyAGI는 추세를 발견하고, 실수로부터 배우며, 이전 결과와 수반되는 메타데이터를 추적하여 후속 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
작업 생성
작업 생성은 BabyAGI 프로세스의 세 번째 단계로, 작업 생성 에이전트 기능은 OpenAI의 API를 사용하여 이전 작업의 목표와 결과에 따라 새 작업을 생성합니다.
함수는 목표, 이전 작업의 결과, 작업 설명 및 현재 작업 목록의 네 가지 매개 변수를 사용하여 OpenAI API에 요청을 보냅니다. API는 새 작업 목록을 문자열로 응답합니다. 그러면 새 작업의 이름이 포함된 사전 목록이 새 작업과 함께 반환됩니다.
작업 우선 순위 지정
작업 우선 순위 지정은 BabyAGI의 작업 흐름의 마지막 단계입니다. 이 경우 OpenAI API를 사용하는 우선 순위 지정 에이전트 기능을 사용하여 작업 목록의 우선 순위가 지정됩니다. 현재 작업의 ID를 함수에 매개변수로 보낼 수 있습니다.
이 함수는 OpenAI의 API에 프롬프트를 보낸 후 우선 순위가 다시 지정된 작업의 번호 목록을 반환합니다. 이 단계는 시스템이 중요하고 목표와 관련된 활동에 계속 집중하도록 하는 데 필수적입니다.
컴퓨터에 BabyGPT를 설치하고 사용하는 방법은 무엇입니까?
사전 요구 사항
설치 프로세스를 시작하기 전에 컴퓨터에 설치해야 하는 몇 가지 요구 사항이 있습니다.
- 힘내
- 파이썬 3.8 이상
- OpenAI API 키
- 파인콘 API 키
참고: 저는 최신 버전의 MacOS를 사용하고 있습니다.
BabyAGI 저장소 복제
첫 번째 단계로 컴퓨터에 고유한 폴더(BabyAGI)를 만듭니다. 프로젝트를 복제하려면 Git Bash를 열고 다음 명령을 입력합니다.
종속성 설치
이 단계에서는 방금 만든 폴더로 이동하여 BabyAGI를 실행하는 데 필요한 모든 종속성을 설치합니다.
그런 다음 코드 편집기에서 프로젝트를 열고 VSCode를 사용하고 .env.template을 .env로 이름을 바꾸고 OpenAI 및 PineCone API 키로 필드를 채웁니다.
OpenAI API 키를 획득할 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요.
Pinecone API 키를 얻을 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..
마지막으로 관련 필드의 .env 파일에 해당 API를 배치합니다.
동일한 파일에서 목표 및 초기 작업을 찾을 수 있습니다.
Python 스크립트 실행
마지막 단계에서 다음을 실행할 수 있습니다. 파이썬 스크립트 코드 편집기나 터미널에서도 가능합니다. 선택은 당신의 것입니다. BabyAGI의 결과는 다음과 같습니다.
BabyAGI 대 자동GPT
BabyAGI는 정보를 수집하는 방식을 포함하여 몇 가지 면에서 Auto-GPT와 다릅니다. BabyAGI는 외부 리소스를 검색하지 않으므로 Auto-GPT에 비해 일부 상황에서 큰 이점이 될 수 있습니다.
BabyAGI는 브레인스토밍에 집중하고 온라인에서 정보를 찾는 것을 자제함으로써 트랙에서 벗어나는 것을 방지합니다.
혁신적인 방법론으로 인해 BabyAGI는 아이디어 구상과 브레인스토밍을 위한 환상적인 도구입니다.
BabyAGI는 독립 실행형 응용 프로그램으로 사용되든 더 큰 시스템 내의 구성 요소로 사용되든 아이디어에 전념하기 때문에 독창적인 아이디어를 쉽게 생각해낼 수 있습니다.
BabyAGI는 산만함을 피하고 당면한 작업에 레이저와 같은 초점을 유지함으로써 타의 추종을 불허하는 결과를 제공할 수 있으므로 AI 연구 및 개발 분야에서 중요한 도구가 됩니다.
결론
BabyAGI의 디자인 철학의 핵심 원칙은 자동화, 지능 및 효율성의 완벽한 통합으로 사용자가 오늘날 빠르게 변화하는 세계에서 다양한 장애물을 쉽게 처리할 수 있도록 합니다.
간단한 설정 및 실행 방법 덕분에 자동화된 작업 해결 및 관리를 위한 플랫폼의 기능을 쉽게 활용할 수 있으므로 개인과 팀 모두에게 훌륭한 동맹이 됩니다.
BabyAGI와 같은 도구는 AI 연구가 발전하고 성장함에 따라 확실히 더 중요해지고 미래를 형성하는 데 도움이 될 것입니다. BabyAGI는 브레인스토밍과 관념화에 대한 타의 추종을 불허하는 강조 덕분에 다양한 비즈니스와 직업에서 혁신과 발전을 촉진하는 AI 기반 창의성을 위한 선도적인 플랫폼이 될 수 있는 위치에 있습니다.
최첨단 기능을 통해 차세대 AI 기반 제품에 영감을 주어 조직과 사람 모두 이전보다 더 지능적이고 효율적으로 목표를 달성할 수 있습니다.
계집애
좋은 기사! 이에 대한 튜토리얼을 게시해 주셔서 감사합니다. 빨리 시도해보고 싶습니다! VS에서 프로젝트를 열려면 어떻게 해야 합니까?
어치
폴더를 VS Code로 드래그 앤 드롭하기만 하면 됩니다.