Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Xin chào tất cả mọi người, và chào mừng đến với kỷ nguyên mới của trí tuệ nhân tạo. Các lập trình viên trên khắp thế giới đã bắt đầu tạo “các tác nhân tự trị” cộng tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI để giải quyết các vấn đề thách thức.
Mặc dù họ vẫn còn rất trẻ, nhưng những đại lý như vậy có thể là một bước tiến đáng kể trong việc sử dụng thành công LLM. Thông thường, chúng tôi giao tiếp với GPT-4 bằng cách soạn thảo cẩn thận các hướng dẫn và đưa chúng vào hộp văn bản của ChatGPT cho đến khi mô hình phản hồi với kết quả mong muốn.
Nói chung, các tác nhân tự trị có thể tạo ra một loạt các hành động có hệ thống mà LLM thực hiện cho đến khi nó đạt được “mục tiêu” định trước. Phạm vi hoạt động mà các tác nhân tự trị hiện có khả năng bao gồm nghiên cứu web, mã hóa, tóm tắt, tạo nội dung gốc, dịch thuật, v.v.
Một số hệ thống trí tuệ nhân tạo, như Bard của Google và ChatGPT của OpenAI, GPT-4, gần đây đã xuất hiện và lan rộng trên toàn cầu. Bing Bot mới của Microsoft cũng xuất hiện.
Một hệ thống AI bổ sung có tên BabyAGI đã tham gia nhóm hệ thống AI này.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về BabyAGI, thành phần quan trọng của nó và cách nó hoạt động từ trong ra ngoài. Chúng tôi cũng sẽ so sánh nó với AutoGPT, sau đó hướng dẫn bạn cách cài đặt và sử dụng nó trên máy tính của bạn.
Vậy, cái gì em béAGI?
BabyAGI là một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) đặc biệt đã được thiết kế tỉ mỉ để thử nghiệm và phát triển nhiều loại tác nhân AI trong môi trường ảo. Yohei Nakajima, bậc thầy về đầu tư mạo hiểm và trí tuệ nhân tạo, là người tạo ra phát minh tiên tiến này.
Nền tảng kiến trúc rộng lớn của BabyAGI, Tác nhân tự động điều khiển tác vụ tự hào có một nền tảng nguồn mở để thúc đẩy nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực, từ tiếp thu ngôn ngữ và phát triển nhận thức đến học tăng cường.
BabyAGI đã được thiết kế để bắt chước việc học theo cách tương tự như sự phát triển nhận thức của trẻ sơ sinh. Mục tiêu cuối cùng là trao quyền cho AI để có được kiến thức thông qua kinh nghiệm, đưa ra những đánh giá sáng suốt và hành động độc lập.
Khả năng là vô tận với BabyAGI dẫn đầu trong nghiên cứu AI tiên tiến.
Mục tiêu chính của nền tảng này là đánh giá và cải thiện hiệu suất của nhiều loại tác nhân AI bằng cách sử dụng các cài đặt, đào tạo và đánh giá mô phỏng. Mục tiêu chính của nó là điều tra khả năng học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ đầy thách thức của các đặc vụ.
Rõ ràng, sự phát triển của năng lực nhận thức và học tập củng cố của các tác nhân là một thành phần quan trọng trong thành công của nền tảng.
Bây giờ, có gì dưới mui xe của BabyAGI?
Hệ thống sử dụng một số công nghệ mạnh nhất hiện có, bao gồm GPT-4, khả năng tác nhân và chuỗi của LangChain, API của OpenAI và Pinecone, để cho phép thực hiện các tác vụ nhanh chóng và hiệu quả.
Không còn nghi ngờ gì nữa, mô hình ngôn ngữ GPT-4, một LLM chưa từng có được tạo ra để xử lý công việc một cách chính xác và thuận tiện, chính là trái tim đang đập của hệ thống. Hệ thống có thể thực hiện các công việc phức tạp với hiệu quả vô song nhờ khả năng tạo các tác vụ mới và ưu tiên chúng trong thời gian thực.
Ngoài ra, hệ thống sử dụng Pinecone, một nền tảng tìm kiếm vectơ, rất quan trọng trong việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu liên quan đến nhiệm vụ như mô tả nhiệm vụ, hạn chế và kết quả.
Để hệ thống có khả năng học tăng cường, cho phép hệ thống thu được kiến thức từ kinh nghiệm và trở nên tốt hơn theo thời gian, cần có một cách tiếp cận đơn giản hóa để xử lý dữ liệu. Hệ thống đã tích hợp khung LangChain, cách mạng hóa cách thức các tác nhân AI tương tác với môi trường của họ nhằm nỗ lực kiểm tra giới hạn khả năng của Baby AGI.
Hệ thống nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh nhờ mức độ tương tác được nâng cao này, giúp tác nhân AI phát triển nhận thức dữ liệu nhiều hơn và được trang bị để xử lý các công việc đầy thách thức một cách dễ dàng.
Hệ thống sử dụng deque (hàng đợi hai đầu) cấu trúc dữ liệu sắp xếp và ưu tiên danh sách công việc vì quản lý tác vụ là nền tảng cho các khả năng của Baby AGI.
Hệ thống tự động tạo các tác vụ mới để duy trì danh sách tác vụ hiện tại và cập nhật khi các tác vụ kết thúc và những tác vụ mới được tạo ở vị trí của chúng. Danh sách nhiệm vụ thường xuyên được sắp xếp lại thứ tự ưu tiên để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động hiệu quả nhất có thể, cho phép hệ thống thực hiện các nhiệm vụ mà không gặp lỗi.
BabyAGI hoạt động như thế nào?
Tập lệnh BabyAGI liên tục chọn các tác vụ từ danh sách tác vụ, thực thi chúng, nâng cao kết quả và tạo các tác vụ mới tùy thuộc vào mục tiêu và kết quả của tác vụ trước đó.
Kịch bản này chạy trong một vòng lặp vô hạn. Bốn giai đoạn chính trong quy trình làm việc của tập lệnh là thực thi tác vụ, làm giàu kết quả, tạo tác vụ và ưu tiên tác vụ.
Thực thi nhiệm vụ
Quy trình BabyAGI bắt đầu với giai đoạn này. Chức năng tác nhân thực thi truyền một tác vụ tới API của OpenAI trong giai đoạn này và API hoàn thành công việc theo ngữ cảnh. Mục tiêu và tác vụ là hai đầu vào cho chức năng tác nhân thực thi.
Kết quả của nhiệm vụ sau đó được trả về dưới dạng một chuỗi sau khi gửi lời nhắc tới API của OpenAI. Giai đoạn này rất quan trọng vì nó mang lại cho hệ thống cơ hội hoàn thành các nhiệm vụ và thu thập thông tin sẽ giúp phát triển các nhiệm vụ mới và sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các nhiệm vụ hiện tại.
Cải thiện kết quả
Trong giai đoạn được gọi là “cải thiện kết quả”, kết quả của công việc trước đó được cải thiện và lưu giữ trong Pinecone, một công cụ hữu ích để lưu trữ và truy xuất kết quả của công việc để sử dụng sau này. Quá trình này rất quan trọng vì nó cho phép hệ thống liên tục cải thiện hiệu suất của nó bằng cách học hỏi từ những sai lầm trong quá khứ.
BabyAGI có thể khám phá các xu hướng, học hỏi từ những sai lầm và cải thiện hiệu suất của nó trong các tác vụ sau bằng cách theo dõi các kết quả trước đó và siêu dữ liệu đi kèm của chúng.
tạo nhiệm vụ
Tạo tác vụ là giai đoạn thứ ba trong quy trình BabyAGI, trong đó chức năng tác nhân tạo tác vụ sử dụng API của OpenAI để tạo các tác vụ mới tùy thuộc vào mục tiêu và kết quả của công việc trước đó.
Hàm gửi yêu cầu tới API OpenAI với bốn tham số: mục tiêu, kết quả của nhiệm vụ trước, mô tả nhiệm vụ và danh sách nhiệm vụ hiện tại. API phản hồi với một danh sách các tác vụ mới dưới dạng chuỗi. Sau đó, một danh sách các từ điển chứa tên của các tác vụ mới sẽ được trả về cùng với các tác vụ mới.
Ưu tiên các nhiệm vụ
Ưu tiên các nhiệm vụ là giai đoạn cuối cùng của quy trình làm việc cho BabyAGI. Danh sách nhiệm vụ được ưu tiên trong trường hợp này bằng cách sử dụng chức năng tác nhân ưu tiên bằng API OpenAI. ID của tác vụ hiện tại có thể được gửi dưới dạng tham số cho hàm.
Hàm trả về một danh sách được đánh số gồm các tác vụ đã được sắp xếp lại thứ tự ưu tiên sau khi gửi lời nhắc tới API của OpenAI. Giai đoạn này là cần thiết để đảm bảo rằng hệ thống tiếp tục tập trung vào các hoạt động quan trọng và phù hợp với mục tiêu.
Làm cách nào để cài đặt và sử dụng BabyGPT trên máy của bạn?
Yêu cầu trước
Có một vài yêu cầu bạn cần cài đặt trên máy tính của mình trước khi chúng tôi bắt đầu quá trình cài đặt:
- đi
- Python 3.8 trở lên
- Khóa API OpenAI
- Khóa API PineCone
Xin lưu ý: Tôi đang sử dụng MacOS với phiên bản mới nhất.
Sao chép kho lưu trữ BabyAGI
Bước đầu tiên, hãy tạo một thư mục duy nhất (BabyAGI) trên máy tính của bạn. Để sao chép dự án, hãy mở Git Bash và nhập lệnh sau:
Cài đặt phụ thuộc
Trong bước này, hãy di chuyển đến thư mục vừa tạo, chúng tôi sẽ cài đặt tất cả các phụ thuộc cần thiết để chạy BabyAGI.
Sau đó, hãy mở dự án trong trình chỉnh sửa mã của bạn, tôi đang sử dụng VSCode, đổi tên.env.template thành.env và điền vào các trường bằng các khóa API OpenAI và PineCone của bạn.
Khóa API OpenAI của bạn có thể được lấy tại đây
Khóa API Pinecone của bạn có thể được lấy tại đây.
Cuối cùng, đặt các API đó vào tệp .env trong các trường được tôn trọng.
Trong cùng một tệp, bạn sẽ tìm thấy mục tiêu và nhiệm vụ ban đầu.
Chạy tập lệnh Python
Ở giai đoạn cuối, bạn có thể chạy Tập lệnh Python từ trình soạn thảo mã của bạn hoặc thậm chí với thiết bị đầu cuối. Sự lựa chọn là của bạn. Đây là kết quả của BabyAGI.
BabyAGI Vs AutoGPT
BabyAGI khác với Auto-GPT ở một số điểm, bao gồm cả cách thức thu thập thông tin. BabyAGI không tìm kiếm các tài nguyên bên ngoài, đây có thể là một lợi thế lớn trong một số trường hợp so với Auto-GPT.
BabyAGI tránh đi chệch hướng bằng cách hạn chế tập trung vào động não và hạn chế tìm kiếm thông tin trực tuyến.
Do phương pháp sáng tạo của mình, BabyAGI là một công cụ tuyệt vời để lên ý tưởng và động não.
BabyAGI có thể dễ dàng đưa ra những ý tưởng ban đầu nhờ vào sự tập trung chuyên sâu vào ý tưởng, cho dù nó được sử dụng như một ứng dụng độc lập hay một thành phần trong một hệ thống lớn hơn.
BabyAGI có thể mang lại kết quả chưa từng có bằng cách tránh bị phân tâm và duy trì sự tập trung cao độ vào công việc đang làm, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển AI.
Kết luận
Nguyên lý chính trong triết lý thiết kế của BabyAGI là sự tích hợp liền mạch giữa tự động hóa, trí thông minh và hiệu quả, cho phép người dùng dễ dàng xử lý nhiều chướng ngại vật trong thế giới đang thay đổi nhanh chóng ngày nay.
Bạn có thể dễ dàng khai thác khả năng quản lý và giải quyết tác vụ tự động của nền tảng nhờ vào phương pháp thực thi và thiết lập đơn giản của nền tảng, khiến nền tảng trở thành một đồng minh tuyệt vời cho cả cá nhân và nhóm.
Các công cụ như BabyAGI chắc chắn sẽ trở nên quan trọng hơn khi nghiên cứu AI phát triển và lớn mạnh, giúp định hình tương lai. BabyAGI được định vị để trở thành một nền tảng hàng đầu cho sự sáng tạo do AI cung cấp, thúc đẩy sự đổi mới và tiến bộ trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và ngành nghề nhờ vào sự nhấn mạnh chưa từng có vào việc động não và lên ý tưởng.
Với các khả năng tiên tiến của mình, thế hệ sản phẩm hỗ trợ AI tiếp theo sẽ được truyền cảm hứng, cho phép cả tổ chức và con người hoàn thành mục tiêu của mình một cách thông minh và hiệu quả hơn bao giờ hết.
jane
Bài báo tuyệt vời! Cảm ơn bạn đã đăng bài hướng dẫn này, nóng lòng muốn dùng thử! Làm cách nào để mở dự án trong VS?
Jay
Chỉ cần kéo và thả thư mục vào Mã VS.