GPT-4 に基づく自律システムの概要: AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI、HuggingGPT、CAMEL

ChatGPT と LLM テクノロジーの出現により、これらの最先端の言語モデルは世界を席巻しました。AI 開発者だけでなく、愛好家や一部の組織も、これらのモデルを統合して構築するための革新的な方法を研究し、模索しています。新しいアプリケーションの開発を統合し、促進するために、さまざまなプラットフォームが登場しています。

#AutoGPT の人気により、GPT-4 API を利用する自律的なタスクやエージェントがますます増えています。これらの開発は、異種システムを統合する複雑なタスクを処理する能力を高めるだけでなく、自律型人工知能で達成できる限界を押し広げます。

ここでは、AutoGPT に似たいくつかのオープン ソース ツール システムを整理します。これらのツールとアプリケーションは、コマンド ライン インターフェイス (CLI) とブラウザ ベースのソリューションに大別できます。HuggingGPT は両方のソリューションをサポートできます。

コマンドライン: AutoGPT、BabyAGI

ブラウザ:AgentGPT、CAMEL、Web LLM

Auto-GPT

Auto-GPT はオープンの実験版ですが、ソースアプリケーションですが、その成長は急速です。このプログラムは GPT-4 を利用しており、設定された任意の目標を自律的に達成できます。

GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

Github Star の成長率を見てください。 hot

AgentGPT

AgentGPT は Web ベースのソリューションです。これにより、自律型 AI エージェントを構成および展開し、任意の目標を達成できるようになります。やるべきタスクを考え、タスクを実行し、結果から学ぶことで目標を達成しようとします。

プラットフォームは現在ベータ版であり、次の機能が開発中です:

• ベクトル DB 経由の長期記憶
• LangChain を介した (LangChain はWeb ブラウジング用の大規模言語モデル (LLM) アプリケーション用ライブラリの構築
• Web サイトおよび人々との対話
• ユーザーと認証

Git Hub: https : //github.com/reworkd/AgentGPT

Web サイト: https://agentgpt.reworkd.ai/

BabyAGI

BabyAGI タスク駆動型の合理化されたバージョン自律エージェント

主なアイデアは、前のタスクの結果と事前定義された目標に基づいてタスクを作成することです。次に、スクリプトは OpenAI の言語モデル関数を使用して目標に基づいて新しいタスクを作成し、Pinecone を使用してコンテキスト タスクの結果を保存および取得します。これは最も合理化された自律 AI アーキテクチャであると言えます。この方向に興味がある場合は、次のことができます。彼のコードを見てください。

GitHub: https://github.com/yoheinakajima/babyagi

Web サイト: http://babyagi.org/

HuggingGPT

Microsoft HuggingGPT 、別名 JARVIS は、コントローラーとしての LLM と、連携する実行者としての多数のエキスパート モデル (HuggingFace Hub から) で構成されます。そのワークフローは 4 つの段階で構成されます。

• タスク計画: ChatGPT を使用してリクエストを分析し、意図を理解し、解決可能なタスクに分割します。
• モデルの選択: ChatGPT を使用して、説明に基づいてエキスパート モデルを選択します。
• タスクの実行: 選択した各モデルを呼び出して実行し、結果を ChatGPT に返します。
• 応答の生成: 最後に、ChatGPT を使用してすべてのモデルの予測を統合し、応答を生成します。

GitHub: https://github.com/microsoft/JARVIS

HF: https://huggingface.co/spaces/microsoft /HuggingGPT

Web LLM

Web LLM は、サーバーのサポートなしでブラウザ内で実行され、WebGPU によって高速化される LLM ベースおよび LLM ベースのチャットボットです。技術的に言えば、Web LLM は人工知能の自律ソリューションではなく、軽量の Web チャットボットです。

GitHub: https://github.com/mlc-ai/web-llm

CAMEL

CAMEL は、「大規模言語の「心」探索のためのコミュニケーション エージェント」です「モデル」では、AutoGPT および AgentGPT の代替として、ロールプレイングという新しいエージェント フレームワークを提案しています。

GitHub: https://github.com/lightaime/camel

Web サイト: http://agents.camel-ai.org/

GPTRPG

このシステムはゲームと大規模な言語モデルを組み合わせたもので、主に 2 つの部分で構成されています

llm の AI エージェントをサポートするシンプルな RPG のような環境

OpenAI API を通じて AI エージェントをゲーム環境のキャラクターに統合します

これは最近公開された論文では、複数のエージェントが自律的にオンライン ゲームに参加するように配置されています。

GitHub: https://github.com/dzoba/gptrpg

Arxiv:https://arxiv.org/abs/2304.03442

##概要

ChatGPT と LLM をさまざまなアプリケーションに統合することは、言語モデルを使用する可能性の一部にすぎません。これらのモデルは、テキストの生成、翻訳、要約、質問応答などを含む自然言語タスクを処理するように設計されています。将来の言語モデルはより高度かつインテリジェントになり、より幅広いアプリケーション分野で役立つようになるでしょう。

たとえば、将来の言語モデルを使用すると、より正確な機械翻訳が可能になり、人間間の異文化コミュニケーションがより便利になります。また、自動要約やコンテンツ生成にも使用でき、著者や報道機関がコンテンツをより迅速に作成して公開できるようになります。さらに、言語モデルは音声認識や自然言語処理にも使用できるため、人々がコンピュータとより適切に対話できるようになります。

つまり、言語モデル技術が進歩し続けるにつれて、さらなる革新と進歩が期待できます。これらのモデルは人工知能分野の中核テクノロジーとなり、より優れたソリューションとより幅広いアプリケーションシナリオを提供します。

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