


Zusammenfassung autonomer Systeme basierend auf GPT-4: AutoGPT, AgentGPT, BabyAGI, HuggingGPT, CAMEL
Das Aufkommen der ChatGPT- und LLM-Technologie hat dazu geführt, dass diese fortschrittlichsten Sprachmodelle die Welt erobern. Nicht nur KI-Entwickler, Enthusiasten und einige Organisationen erforschen und erforschen auch innovative Methoden zur Integration und Erstellung dieser Modelle. Zur Integration und Erleichterung der Entwicklung neuer Anwendungen sind verschiedene Plattformen entstanden.
Die Popularität von AutoGPT hat es uns ermöglicht, immer mehr autonome Aufgaben und Agenten zu sehen, die GPT-4-APIs nutzen. Diese Entwicklungen erhöhen nicht nur die Fähigkeit, komplexe Aufgaben der Integration unterschiedlicher Systeme zu bewältigen, sondern verschieben auch die Grenzen dessen, was wir mit autonomer künstlicher Intelligenz erreichen können.
Hier werden wir einige Open-Source-Toolsysteme sortieren, die AutoGPT ähneln. Diese Tools und Anwendungen können grob in Befehlszeilenschnittstellen (CLI) und browserbasierte Lösungen unterteilt werden, die beide Lösungen unterstützen können.
Befehlszeile: AutoGPT, BabyAGI
Browser: AgentGPT, CAMEL, Web LLM
Auto-GPT
Obwohl Auto-GPT eine experimentelle Open-Source-Anwendung ist, wächst sie schnell. Das Programm basiert auf GPT-4 und kann jedes gesetzte Ziel autonom erreichen.
GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
Schauen Sie sich die Wachstumsrate seines Github Star an und Sie können seine jüngste Beliebtheit sehen
AgentGPT
AgentGPT ist ein Web- basierte Lösung. Es ermöglicht die Konfiguration und Bereitstellung autonomer KI-Agenten und ermöglicht ihnen, jedes Ziel zu erreichen. Es wird versuchen, das Ziel zu erreichen, indem es über die zu erledigende Aufgabe nachdenkt, die Aufgabe ausführt und aus den Ergebnissen lernt.
Die Plattform befindet sich derzeit in der Betaphase und die folgenden Funktionen sind in der Entwicklung:
- Langzeitspeicher über Vektor-DB
- Webbrowsing über LangChain (LangChain ist eine Bibliothek zum Erstellen von Anwendungen basierend auf dem großen Sprachmodell LLM)
- Interaktion mit Websites und Personen
- Benutzer und Authentifizierung
GitHub: https://github.com/reworkd/AgentGPT
Website: https://agentgpt.reworkd.ai/
BabyAGI
Eine optimierte Version von BabyAGI aufgabengesteuerter autonomer Agent
Seine Hauptidee besteht darin, Aufgaben basierend auf den Ergebnissen früherer Aufgaben und vordefinierten Zielen zu erstellen. Anschließend verwendet das Skript die Sprachmodellfunktion von OpenAI, um neue Aufgaben basierend auf Zielen zu erstellen, und Pinecone, um kontextbezogene Aufgabenergebnisse zu speichern und abzurufen. Wenn Sie sich für diese Richtung interessieren, können Sie dies als die effizienteste autonome KI-Architektur bezeichnen Schauen Sie sich seinen Code an.
GitHub: https://github.com/yoheinakajima/babyagi
Website: http://babyagi.org/
HuggingGPT
Microsofts HuggingGPT, auch bekannt als JARVIS, enthält ein LLM als Controller und viele Expert-Modelle als kollaborative Ausführende (von HuggingFace Hub). Der Arbeitsablauf besteht aus vier Phasen:
- Aufgabenplanung: Analysieren Sie die Anfrage mit ChatGPT, um die Absicht zu verstehen und sie in mögliche lösbare Aufgaben aufzuteilen.
- Modellauswahl: Verwenden Sie ChatGPT, um Expertenmodelle anhand der Beschreibung auszuwählen.
- Aufgabenausführung: Rufen Sie jedes ausgewählte Modell auf, führen Sie es aus und geben Sie die Ergebnisse an ChatGPT zurück.
- Antwortgenerierung: Verwenden Sie abschließend ChatGPT, um die Vorhersagen aller Modelle zu integrieren und eine Antwort zu generieren.
GitHub: https://github.com/microsoft/JARVIS
HF: https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT
Web LLM
Web LLM ist ein Tool, das auf basiert LLM und LLM-basierter Chatbot, der ohne Serverunterstützung im Browser läuft und mit WebGPU beschleunigt wird. Technisch gesehen handelt es sich bei Web LLM nicht um eine autonome Lösung für künstliche Intelligenz, sondern um einen leichtgewichtigen Web-Chatbot.
GitHub: https://github.com/mlc-ai/web-llm
CAMEL
CAMEL ist die Abkürzung für „Communicative Agents for ‚Mind‘ Exploration of Large Scale Language Models“, die ein neuartiges Agenten-Framework vorschlägt , nämlich Rollenspiele, als Alternative zu AutoGPT und AgentGPT.
GitHub: https://github.com/lightaime/camel
Website: http://agents.camel-ai.org/
GPTRPG
Dieses System kombiniert hauptsächlich Spiele mit großen Sprachmodellen enthält 2 Teile
Eine einfache RPG-ähnliche Umgebung, die die KI-Agenten von llm unterstützt.
Einbettung von KI-Agenten in Charaktere in Spielumgebungen über die OpenAI-API.
Dies basiert auf einem kürzlich veröffentlichten Artikel, in dem mehrere Agenten eingesetzt werden, um autonom an Online-Spielen teilzunehmen.
GitHub: https://github.com/dzoba/gptrpg
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2304.03442
Zusammenfassung
Die Integration von ChatGPT und LLM in verschiedene Anwendungen ist nur eine Sache eines Teils des Potenzials der Verwendung von Sprachmodellen. Diese Modelle sind für die Bearbeitung natürlicher Sprachaufgaben konzipiert, darunter Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen und mehr. Zukünftige Sprachmodelle werden fortschrittlicher und intelligenter sein und in einem breiteren Spektrum von Anwendungsbereichen hilfreich sein.
Zukünftige Sprachmodelle können beispielsweise für eine genauere maschinelle Übersetzung verwendet werden, wodurch die interkulturelle Kommunikation zwischen Menschen komfortabler wird. Sie können auch zur automatisierten Zusammenfassung und Inhaltsgenerierung verwendet werden, um Autoren und Medienunternehmen dabei zu helfen, Inhalte schneller zu erstellen und zu veröffentlichen. Darüber hinaus können Sprachmodelle auch bei der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden, damit Menschen besser mit Computern interagieren können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir im Zuge der weiteren Weiterentwicklung der Sprachmodelltechnologie mit weiteren Innovationen und Fortschritten rechnen können. Diese Modelle werden zur Kerntechnologie im Bereich der künstlichen Intelligenz und bieten uns bessere Lösungen und ein breiteres Spektrum an Anwendungsszenarien.
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