L'émergence des technologies ChatGPT et LLM a permis à ces modèles de langage les plus avancés de balayer le monde. Non seulement les développeurs d'IA, les passionnés et certaines organisations recherchent et explorent également des méthodes innovantes pour intégrer et construire ces modèles. Diverses plateformes ont vu le jour pour intégrer et faciliter le développement de nouvelles applications.
La popularité d'AutoGPT nous a permis de voir de plus en plus de tâches et d'agents autonomes utilisant les API GPT-4. Ces développements augmentent non seulement la capacité à gérer des tâches complexes d’intégration de systèmes disparates, mais repoussent également les limites de ce que nous pouvons réaliser avec l’intelligence artificielle autonome.
Ici, nous compilerons certains systèmes d'outils open source de type AutoGPT. Ces outils et applications peuvent être grossièrement divisés en interface de ligne de commande (CLI) et les solutions basées sur un navigateur peuvent prendre en charge les deux solutions.
Ligne de commande : AutoGPT, BabyAGI
Navigateur : AgentGPT, CAMEL, Web LLM
Bien qu'Auto-GPT soit une application open source expérimentale, sa croissance est rapide. Le programme est alimenté par GPT-4 et peut atteindre de manière autonome n'importe quel objectif fixé.
GitHub : https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
Regardez le taux de croissance de son étoile Github et vous pouvez voir sa popularité récente
AgentGPT est un web- solution basée. Il permet de configurer et de déployer des agents d'IA autonomes et de les laisser atteindre n'importe quel objectif. Il tentera d’atteindre l’objectif en réfléchissant à la tâche à accomplir, en exécutant la tâche et en tirant les leçons des résultats.
La plateforme est actuellement en version bêta et les fonctionnalités suivantes sont en cours de développement :
GitHub : https://github.com/reworkd/AgentGPT
Site Web : https://agentgpt.reworkd.ai/
Une version simplifiée de Agent autonome axé sur les tâches BabyAGI
Son idée principale est de créer des tâches basées sur les résultats des tâches précédentes et des objectifs prédéfinis. Ensuite, le script utilise la fonction de modèle de langage d'OpenAI pour créer de nouvelles tâches basées sur des objectifs, et Pinecone pour stocker et récupérer les résultats des tâches contextuelles. Cela peut être considéré comme l'architecture d'IA autonome la plus rationalisée. jetez un oeil à son code.
GitHub : https://github.com/yoheinakajima/babyagi
Site Web : http://babyagi.org/
HuggingGPT de Microsoft, alias JARVIS, il comprend un LLM comme contrôleur et de nombreux modèles Expert en tant qu'exécuteurs collaboratifs (de HuggingFace Hub). Son flux de travail se compose de quatre étapes :
GitHub : https://github.com/microsoft/JARVIS
HF : https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT
Web LLM est un outil basé sur Chatbot LLM et basé sur LLM qui s'exécute dans le navigateur sans prise en charge du serveur et accéléré avec WebGPU. Techniquement parlant, Web LLM n’est pas une solution autonome d’intelligence artificielle, mais un chatbot web léger.
GitHub : https://github.com/mlc-ai/web-llm
CAMEL est l'abréviation de "Communicative Agents for 'Mind' Exploration of Large Scale Language Models", qui propose un nouveau cadre d'agent , à savoir le jeu de rôle, comme alternative à AutoGPT et AgentGPT.
GitHub : https://github.com/lightaime/camel
Site Web : http://agents.camel-ai.org/
Ce système combine des jeux avec de grands modèles de langage, principalement contient 2 parties
Un environnement simple de type RPG qui prend en charge les agents IA de Llm
Intégrer des agents IA dans des personnages dans des environnements de jeu via l'API OpenAI
Ceci est basé sur un article récemment publié dans lequel plusieurs agents sont déployés pour participer de manière autonome à des jeux en ligne.
GitHub : https://github.com/dzoba/gptrpg
Arxiv : https://arxiv.org/abs/2304.03442
L'intégration de ChatGPT et LLM dans diverses applications n'est qu'une question d'une partie du potentiel de l'utilisation des modèles de langage. Ces modèles sont conçus pour gérer des tâches en langage naturel, notamment la génération de texte, la traduction, le résumé, la réponse aux questions, etc. Les futurs modèles linguistiques seront plus avancés et intelligents, capables d’être utiles dans un plus large éventail de domaines d’application.
Par exemple, les futurs modèles linguistiques pourront être utilisés pour une traduction automatique plus précise, rendant ainsi la communication interculturelle entre humains plus pratique. Ils peuvent également être utilisés pour la synthèse automatisée et la génération de contenu afin d'aider les auteurs et les médias à créer et à publier du contenu plus rapidement. En outre, les modèles linguistiques peuvent également être utilisés dans la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel afin que les utilisateurs puissent mieux interagir avec les ordinateurs.
En conclusion, à mesure que la technologie des modèles linguistiques continue de progresser, nous pouvons nous attendre à voir davantage d’innovations et de progrès. Ces modèles deviendront la technologie de base dans le domaine de l’intelligence artificielle, nous offrant de meilleures solutions et un plus large éventail de scénarios d’application.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!