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Chatgpt hat in der Welt der KI für Aufsehen gesorgt. Wir haben zahlreiche andere Modelle mit schrittweisen Verbesserungen gesehen. Aber keiner von ihnen konzentrierte sich auf die Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und KI. Sie müssen ihm dennoch eine hervorragende Eingabeaufforderung geben, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Hier sticht AutoGPT hervor. Es kann "Selbstaufforderung“ und prüft seine Arbeit kritisch. Sind Sie neugierig, mehr darüber zu erfahren? Wie funktioniert es und was macht es einzigartig? Und was vielleicht am wichtigsten ist: Wo liegen seine Grenzen? Machen Sie sich keine Sorgen, wir sind für Sie da. Lassen Sie uns in diesem Artikel all diesen Fragen nachgehen. Begleiten Sie mich, wenn wir uns gemeinsam mit dem Thema befassen.
AutoGPT ist eine Open-Source-Anwendung, die von Toran Bruce Richards (Spieleentwickler und Gründer von Significant Gravitas) entwickelt wurde. Es verwendet GPT-3.5- oder GPT-4-APIs, um vollständig autonome KI-Agenten zu erstellen. Es zeichnet sich dadurch aus, dass Sie das Modell nicht auf der Grundlage Ihres Verständnisses steuern müssen. Sie geben einfach die Aufgabe zusammen mit der Liste der Ziele ein und es erledigt den Rest. Im Gegensatz zu ChatGPT kann es für seine Entscheidung auch auf externe Ressourcen zugreifen. Wussten Sie, dass es innerhalb weniger Wochen nach seiner Veröffentlichung mehr Sterne als Pytorch (eine berühmte Open-Source-ML-Bibliothek) erhalten hat? Hier ist eine Grafik, die seine Sterngeschichte zeigt.
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AutoGPT kombiniert die Leistung des GPT-4 und des persönlichen Assistenten, um Aufgaben autonom zu generieren, auszuführen und zu priorisieren. Als autonomes System erstellt es KI-Agenten, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Diese Agenten kommunizieren auch untereinander. Hier sind die Schritte, die beschreiben, wie AutoGPT funktioniert:
Schritt 01: Eingabe durch den Benutzer
Zunächst muss der Benutzer die folgenden drei Eingaben vornehmen: KI-Name, KI-Rolle und bis zu 5 Ziele. Ich kann zum Beispiel eine KI namens MarketResearchGPT erstellen, deren Aufgabe es sein wird, die Marktanalyse verschiedener Artikel durchzuführen. Ich kann mir Ziele setzen, wie z. B. Marktforschung für verschiedene Telefone durchführen, eine Liste der Top 5 mit ihren Vor- und Nachteilen erstellen, sie in aufsteigender Reihenfolge ihrer Preise anordnen, ihre Benutzerbewertungen zusammenfassen und den Prozess abbrechen, wenn ich fertig bin.
Schritt 02: Aufgabenerstellungsagent
Sobald der Benutzer die Eingabe eingegeben hat, versteht der Aufgabenerstellungsagent das Ziel, erstellt die Liste der Aufgaben und nennt die Schritte, um diese zu erreichen. Anschließend wird der resultierende Aufgabensatz an den Aufgabenpriorisierungsagenten übergeben.
Schritt 03: Aufgabenpriorisierungsagent
Der Aufgabenpriorisierungsagent überprüft die Reihenfolge der Aufgaben, um sicherzustellen, dass sie logisch sinnvoll ist. Weil wir nicht in eine Deadlock-Situation geraten wollen, in der unsere aktuelle Aufgabe vom Ergebnis der noch nicht ausgeführten Aufgabe abhängt.
Schritt 04: Task-Ausführungsagent
Der Task Execution Agent nutzt, wie der Name schon sagt, GPT-4, das Internet und andere Ressourcen, um diese Aufgaben auszuführen.
Schritt 05: Kommunikation zwischen Agenten
Agenten können miteinander kommunizieren, um das benutzerdefinierte Ziel zu erreichen. Wenn beispielsweise unbefriedigende Ergebnisse generiert wurden, kann er mit dem Task Creation Agent kommunizieren, um eine neue Aufgabenliste zu erstellen. Daher handelt es sich um einen iterativen Prozess.
Schritt 06: Endergebnis
Die Aktionen dieser Agenten sind auf Benutzerseite in folgender Form sichtbar:
Gedanken: KI-Agenten teilen ihre Gedanken mit, nachdem sie die Aktion abgeschlossen haben
Argumentation: Es erklärt seine Entscheidungen darüber, warum es eine bestimmte Vorgehensweise wählt
Plan: Der Plan umfasst die neuen Aufgaben
Kritik: Überprüfen Sie die Auswahl kritisch, indem Sie die Einschränkungen oder Bedenken identifizieren
Außerdem nutzt es den externen Speicher, um den Überblick über den Verlauf zu behalten und aus den Erfahrungen der Vergangenheit zu lernen, um präzisere Ergebnisse zu generieren.
Obwohl AutoGPT und ChatGPT auf derselben Technologie basieren, nämlich der GPT-API, können wir einige wichtige Unterschiede feststellen:
Zugriff auf Echtzeitdaten
ChatGPT verwendet das neueste Modell von GPT-4, das bis September 2021 trainiert wird, was bedeutet, dass wir keine Erkenntnisse in Echtzeit extrahieren können. AutoGPT hat Zugriff auf externe Ressourcen und bezieht die neuesten Trends in seine Antworten ein.
Autonome Funktionalität
Im Gegensatz zu ChatGPT, das ständige Eingabeaufforderungen des Benutzers erfordert, ist AutoGPT in dieser Hinsicht autonom und erfordert keine ständige Eingabeaufforderung. Es hilft wirklich bei der Ideengenerierung.
Speicherverwaltung
ChatGPT weist Speicherbeschränkungen in Form von Kontextfenstern von LLMs wie GPT-4 auf, während AutoGPT Vektordatenbanken verwendet und sowohl für die Kurz- als auch für die Langzeitspeicherverwaltung geeignet ist.
Bild- und Sprachfunktionen
ChatGPT ist nur auf Textdaten beschränkt, während Sie mit AutoGPT Bilder erstellen und Text in Sprache umwandeln können.
Sie benötigen einen OpenAI-API-Schlüssel, da AutoGPT auf GPT aufbaut. Wenn Sie noch kein Konto haben, können Sie ein kostenloses Konto eröffnen, um kostenlose Credits zu erhalten. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um AutoGPT auf Ihrem lokalen Computer einzurichten.
Voraussetzungen:
Einrichten
Klonen Sie das GitHub-Repository in Ihrem lokalen Verzeichnis mit dem folgenden Befehl:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git
Navigieren Sie mit dem folgenden Befehl zum Projektverzeichnis:
cd Auto-GPT
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Abhängigkeiten herunterzuladen:
pip install -r requirements.txt
Suchen Sie die Datei „.env.template“ in Ihrem Auto-GPT-Ordner. Bitte überprüfen Sie auch die versteckten Dateien, wenn Sie diese nicht finden können. Erstellen Sie eine Kopie dieser Datei mit:
cp .env.template .env
Öffnen Sie die .env-Datei und ersetzen Sie OPENAI_API_KEY durch den Schlüssel, den Sie von Ihrem Konto generiert haben. Speichern und schließen Sie die .env-Datei.
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um AutoGPT zu starten:
python -m autogpt
Und wenn Sie GPT-3.5 verwenden, können Sie Folgendes ausführen:
python -m autogpt --gpt3only
Jetzt kann es losgehen. Bei Problemen lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation: Auto-GPT-Setup
Obwohl AutoGPT Inhalte mit minimalem menschlichen Eingriff generieren kann, hat es einige große Nachteile wie hohe Kosten, eingeschränkte Funktionalität, unzureichendes Verständnis des Kontexts, Datenverzerrung, begrenzte Kreativität und Sicherheitsrisiken. Aufgrund von Datenqualitäts-, Generalisierungs- und Erklärbarkeitsproblemen ist es noch nicht in der Lage, die AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) zu erreichen. Trotz der Mängel hat es ein enormes Potenzial, unser tägliches Leben und unsere Arbeitsweise zu revolutionieren. Ich hoffe, dass Ihnen die Lektüre des Artikels gefallen hat und lassen Sie mich im Kommentarbereich wissen, was Sie über AutoGPT denken.
Kanwal Mehreen ist ein aufstrebender Softwareentwickler mit großem Interesse an Data Science und Anwendungen von KI in der Medizin. Kanwal wurde als Google Generation Scholar 2022 für die APAC-Region ausgewählt. Kanwal liebt es, technisches Wissen zu teilen, indem sie Artikel zu Trendthemen schreibt, und setzt sich leidenschaftlich für die Verbesserung der Vertretung von Frauen in der Technologiebranche ein.
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