이 기사에서는 AutoGPT란 무엇이며 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
사물을 만들 수 있는 AI가 점점 더 좋아지고 일반화되고 있습니다. 처음 소개된 이후 거의 매일 새로운 모델이나 연구 논문이 나옵니다.
대규모 언어 모델 명성이 매우 빠른 속도로 증가하는 주된 이유입니다. 자연스러운 단어를 이해하고 인간처럼 반응하도록 만들어진 AI 모델인 LLM이 점점 인기를 얻고 있습니다.
가장 좋은 예는 OpenAI의 ChatGPT는 콘텐츠 제작, 코드 완성, 질문 답변 등 사람이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있는 잘 알려진 로봇입니다.
OpenAI의 DALL-E와 Google의 BERT도 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루는 데 도움을 주었습니다.
AutoGPT란 무엇입니까?
ChatGPT보다 훨씬 더 가능성이 높은 새로운 AI 도구가 얼마 전에 출시되었습니다. 이 도구는 자동GPT, 인간이 할 수 있는 일을 할 수 있습니다.
GPT-4의 기능을 사용하여 사용자의 도움 없이 스스로 작동할 수 있는 AI 에이전트를 구축합니다. OpenAI의 딥 러닝 모델에 최근 추가된 GPT 4는 혼합 모델입니다.
GPT 3.5에서 ChatGPT는 텍스트만 입력할 수 있었지만 최신 버전인 GPT-4에서는 텍스트와 이미지를 모두 입력할 수 있습니다. GPT-4 기술은 무료 오픈 소스인 Python 도구 Auto-GPT에서 사용됩니다.
AutoGPT는 건물이라는 아이디어를 사용하여 자신을 계속해서 호출합니다. 스태킹은 AI 모델이 다른 AI 모델을 도구나 수단으로 사용하여 작업을 수행하는 방법입니다.
이 방법과 GPT 3.5 및 GPT 4를 모두 사용하면 AutoGPT는 자체 지침을 반복하여 전체 프로젝트를 빌드합니다.
AutoGPT의 인공일반지능(AGI)
AutoGPT는 많은 유용한 작업을 수행할 수 있으며 이는 "인공 지능"(AGI).
이러한 종류의 기술은 사람처럼 지적 작업을 이해하고 학습할 수 있는 기계를 만드는 데 사용될 수 있기 때문에 인공지능(AI) 분야에서 큰 진전입니다.
AGI는 다양한 일을 할 수 있으며 이전에 해본 적이 없는 일을 수행하는 방법을 알아낼 수 있습니다. 각각의 새로운 직업에 대한 구체적인 안내나 지시가 필요 없이 새로운 상황과 환경에 배우고 적응할 수 있도록 만들어졌습니다.
AutoGPT의 특징
AutoGPT는 GPT-4를 사용할 수 있기 때문에 고품질 텍스트를 만드는 데 훌륭한 도구입니다. 인기 있는 웹사이트와 앱을 사용할 수도 있어 다른 사람과 대화하고 다른 일을 더 쉽게 할 수 있습니다.
AutoGPT는 단기 기억과 장기 기억을 모두 처리하며 인터넷에 연결하여 정보를 찾고 수집할 수 있습니다.
또한 GPT 3.5는 매우 강력하기 때문에 AutoGPT는 파일을 저장하고 요약할 수 있으며 DALL-E를 사용하여 이미지를 만들 수도 있습니다.
Twitter에서는 AutoGPT가 수행할 수 있는 작업에 대한 몇 가지 예가 공유되었습니다. 예를 들어 작업 목록의 모든 작업을 수행하기 위해 GPT-4 에이전트를 보내는 "무엇이든 수행하는 머신"을 만드는 것입니다. 뉴스를 읽고 팟캐스트 계획을 세울 수도 있습니다.
AutoGPT를 사용하면 AI 에이전트에게 목표를 부여하고 이를 달성할 방법에 대한 계획을 세우고 실행하는 'AgentGPT'도 만들 수 있습니다. 심지어 React와 Tailwind CSS를 사용하여 XNUMX분 이내에 웹사이트를 만들었습니다.
BabyAGI란 무엇인가요?
BabyAGI는 OpenAI의 GPT-4, LangChain이라는 코딩 프레임워크, Pinecone이라는 벡터 데이터베이스를 사용하여 원래 목표를 염두에 두면서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 새로운 에이전트를 만듭니다.
BabyAGI는 인간을 모방하고 장기 기억을 사용하여 지식을 빠르게 저장하고 찾습니다. 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)에서 영감을 얻었습니다.
BabyAGI는 시뮬레이션된 세계에서 다양한 AI 에이전트를 훈련하고 테스트하여 그들이 얼마나 잘 배우고 어려운 작업을 수행할 수 있는지 확인합니다.
자율 에이전트가 어떻게 생성 AI를 대중에게 소개합니까?
AI 에이전트는 주변 환경과 상호 작용하여 선택을 하는 컴퓨터 프로그램입니다. 그들은 스스로 작업할 수도 있고 자연어를 사용하여 사람이나 다른 에이전트와 대화할 수도 있습니다.
AI 에이전트는 자율성, 반응성, 사전 대응성, 주변 환경에 반응하는 방식, 유연성 등으로 분류됩니다.
고객 서비스, 개인 비서, 게임, 로봇공학 등 다양한 용도로 사용될 수 있습니다.
AI 에이전트를 설계하고 구축하려면 문제 영역을 파악하고, 올바른 아키텍처를 선택하고, 목표와 작업을 설정하고, 에이전트의 로직을 구축하고, 테스트하고, 버그를 수정해야 합니다.
AutoGPT는 생성 AI의 도움으로 문제를 해결하는 AI 프로그램입니다. 이는 자체적으로 작동하며 다양한 산업을 변화시킬 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
심지어 자율 AI 에이전트가 인간의 업무, 개인 정보 보호 및 보안에 어떤 영향을 미칠지 걱정하게 만듭니다. 이러한 효과에 대해 신중하게 생각하고 AI 봇이 책임감 있는 방식으로 제작되고 사용되는지 확인하는 것이 중요합니다.
AutoGPT의 한계
- Auto-GPT는 매우 유용한 도구이지만 큰 문제가 있습니다. 비용이 높기 때문에 생산 환경에서 사용하기가 어렵습니다.
- E각 단계에서는 GPT-4 모델을 호출해야 합니다. 이는 더 나은 논리를 제공하기 위해 사용 가능한 모든 토큰을 사용하는 경우가 많은 비용이 많이 드는 프로세스입니다.
- GPT-4 토큰은 저렴하지 않습니다.
- 질문의 경우 OpenAI는 GPT-4 모델의 비용을 0.03개 토큰당 1,000달러, 결과에 대해 0.06개 토큰당 1,000달러로 추정합니다.
- Auto-GPT는 GPT-4와 간단한 스크립팅 언어를 사용하여 작업을 수행합니다. 자동 GPT는 제한된 수의 작업만 수행할 수 있습니다.
- Auto-GPT는 웹 검색, 메모리 관리, 파일 상호 작용, 코드 실행, 이미지 생성 등의 작업을 수행할 수 있지만 이러한 기능으로 인해 수행할 수 있는 작업 종류가 제한됩니다.
- 또한 GPT-4의 분해 및 사고 능력은 여전히 제한되어 있어 Auto-GPT가 문제를 해결하기가 더 어렵습니다.
빠른 링크:
결론: AutoGPT 2024이란 무엇입니까?
AutoGPT는 다양한 작업을 수행하고 새로운 아이디어를 생각해 낼 수 있기 때문에 AI 분야에서 유망한 도구입니다.
현실 세계의 복잡한 비즈니스 상황에서는 제대로 작동하지 않을 수도 있지만, 도구가 계속해서 개선된다면 더욱 강력하고 유용해질 수 있습니다.
