Teknologier basert på kunstig intelligens (KI) opplever en rask utvikling, noe som skaper revolusjon i mange sektorer og områder.
Det globale markedet for KI forventes å nå 1811,8 milliarder dollar, med en forventet sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 37,3 %. Denne statistikken reflekterer den hurtige utviklingen og økende bruken av KI-teknologier, der GPT-agenter representerer en av de nyeste og mest spennende innovasjonene.
Du er kanskje kjent med verktøy som ChatGPT, som vanligvis håndterer én oppgave om gangen, ved å motta en forespørsel og returnere et enkelt svar.
GPT-agenter derimot, opererer på et mer avansert nivå. De er i stand til å tenke selvstendig og generere menneskelignende svar ved hjelp av sofistikerte algoritmer. Disse agentene, også kjent som autonome agenter, reagerer på forespørsler, forhold og hendelser uavhengig av den opprinnelige brukerinputen, og utvikler svar som tilfredsstiller brukerens behov.
Hvis dette virker litt komplisert, er det ingen grunn til bekymring.
Vi skal nå utforske GPT-agenter i detalj, inkludert eksempler på hvordan de fungerer, deres fordeler, bruksområder og det fremtidige potensialet til denne avanserte KI-teknologien.
Hva er GPT-agenter?
For å forstå GPT-agenter som helhet, er det nyttig å se nærmere på hva begrepene GPT og agenter betyr hver for seg.
GPT, eller Generative Pre-trained Transformer, er en kjernekomponent innen dyp læring og maskinlæring (ML) som ligger til grunn for store språkmodeller (LLM) som ChatGPT. Den er trent på enorme datasett for å generere menneskelignende tekst basert på en gitt forespørsel.
En agent, i denne sammenhengen, er en strukturert språkmodell som opererer iterativt for å fullføre en definert oppgave. Den omfatter komplekse arbeidsflyter der LLM «snakker» med seg selv uten innblanding fra mennesker. Dette skiller seg fra verktøy som ChatGPT, der man får et enkelt svar på et spørsmål.
Med utgangspunkt i disse definisjonene, kan vi si at GPT-agenter er KI-drevne programmer som, når de får en bestemt oppgave, kan opprette, utføre, prioritere og omstrukturere oppgaver gjennom selvstyrte instruksjoner i en løpende prosess. Hver iterasjon genererer handlinger som bidrar til å nå det endelige målet.
Siden GPT-agenter er trent på omfattende datasett, kan de lett forstå kontekst, lære mønstre og nyanser i språket, noe som gjør det mulig å generere relevante og sammenhengende svar. Takket være dyp læringsteknologi kan GPT-agenter etterligne menneskelig atferd og samtaler, noe som gjør dem svært nyttige for kundeservice, virtuell assistanse og automatisering av innholdsproduksjon.
Betydningen av GPT-agenter i NLP
GPT-agenter har en betydelig innvirkning på Natural Language Processing (NLP) på grunn av deres evne til å produsere menneskelignende tekst og levere toppmoderne ytelse i mange oppgaver, inkludert tekstfullføring, språkoversettelse, sentimentanalyse og spørsmålssvaring.
Deres allsidighet og evne til å generere menneskelignende tekst bidrar stort til innholdsproduksjon, utvikling av chatbots, virtuell assistanse og kreativ skriving. De forstår kontekst og genererer relevante spørsmål, noe som er avgjørende innen NLP.
Videre spiller GPT-agenter en viktig rolle i oversettelse og flerspråklige applikasjoner i NLP. Ofte finjusteres GPT-agenter for oversettelse, noe som muliggjør kommunikasjon på tvers av språkgrenser.
I tillegg kan GPT-agenter adressere utfordringer i NLP, som skjevhet og diskriminering, for å fremme inkludering og skape en etisk og positiv sosial innvirkning.
Effektiviteten til storskala forhåndstrente språkmodeller forbedrer innholdsproduksjon og automatisering, forenkler overføring av læring og fremmer forskning og utvikling. Dette har gjort GPT-agenter til en hjørnestein i moderne NLP.
Hvordan fungerer GPT-agenter?
GPT-agenter, eller autonome agenter, bruker transformatorarkitektur for å håndtere sekvensielle data, forstå og generere menneskelignende tekst basert på innspill.
Enkelt forklart analyserer GPT-agenter det grunnleggende målet og planlegger deretter sekvensielle oppgaver for å nå det endelige målet.
I tillegg til dette omfatter GPT-agenter også en rekke andre evner som gjør dem i stand til å fullføre en rekke digitale oppgaver, inkludert:
- Tilgang til internett og bruk av tilleggsprogrammer og applikasjoner
- Tilgang til korttids- og langtidsminne
- Tilgang til betalingsmetoder som kredittkort
- Tilgang til store språkmodeller (LLM) som GPT for å generere svar, analyser, oppsummeringer eller meninger.
GPT-agenter opererer på forskjellige måter. Noen jobber i bakgrunnen uten at brukeren er klar over hva som foregår, mens andre gir brukerne innsikt i hvert trinn av prosessen.
Et solid datasett som kunnskapsbase, hukommelse, teknikker som forsterkende læring og beslutningstaking er avgjørende for hvordan en GPT-agent fungerer.
Nedenfor er en oversikt over rammeverket en GPT-agent følger, med en trinnvis beskrivelse:
Kilde: topapps.ai
- Brukeren gir en oppgave eller et mål til en GPT-agent.
- Oppgaven går deretter til oppgavekøen, som sender den videre til «Execution Agent».
- Fra «Execution Agent» lagres oppgaven i «minnet».
- Deretter tilføyes kontekst til oppgaven, og agenten lærer av kunnskapsbasen, før den sendes tilbake til «Execution Agent» og videre til «Task Creation Agent».
- «Task Creation Agent» tar hensyn til mål og kontekst, oppretter nye oppgaver og sender dem til oppgavekøen.
- Oppgavene går deretter til «Task Prioritization Agent», som prioriterer dem.
- Etter prioritering sender «Task Prioritization Agent» den sorterte oppgavelisten tilbake til oppgavekøen, og prosessen fortsetter til målet er nådd og brukeren får et svar på spørsmålet.
Dette illustrerer hvordan GPT-agenter utnytter kraften til KI-drevne LLM-er for å generere nye oppgaver, prioritere dem og omstrukturere dem for å nå et gitt mål, noe som viser deres tilpasningsdyktighet.
Selv om dette forklarte den tekniske funksjonen, la oss se på et eksempel for å få en bedre forståelse av hvordan en GPT-agent fungerer i praksis.
Tenk deg at vi gir en GPT-agent følgende melding: «Finn de siste fremskrittene innen KI og skriv et sammendrag om det.»
- Det første trinnet er å sende en relevant melding til GPT-agenten.
- GPT-agenten leser og prøver å forstå målet ved hjelp av OpenAIs GPT-4, og oppretter oppgaver for å nå målet.
- For eksempel kan den første oppgaven være: «Søk på Google etter de siste fremskrittene innen KI.»
- Agenten søker på Google, finner en liste over relevante artikler og sender ut listen over lenker – og fullfører dermed den første oppgaven.
- Dette er imidlertid ikke sluttmålet. Derfor analyserer GPT-agenten målet igjen: å finne de siste KI-fremskrittene og skrive et sammendrag. Basert på denne forståelsen og den fullførte første oppgaven, kommer GPT-agenten med sitt neste sett av oppgaver.
- Dette kan for eksempel være: 1. Skriv et sammendrag av forskningen, 2. Les innholdet i topplenkene for å finne de siste fremskrittene innen KI.
- Før agenten fortsetter, innser den at den burde lese innholdet før den skriver et sammendrag. Derfor prioriterer den oppgavene til: 1. Les gjennom innholdet i topplenkene for å finne de siste fremskrittene innen KI, og 2. Skriv et sammendrag av forskningen.
- GPT-agenten leser gjennom artikkelens innhold og går deretter tilbake til oppgavekøen for å sjekke den neste oppgaven: å skrive et sammendrag.
- Agenten skriver deretter sammendraget og sender det som en endelig utgang, og oppfyller dermed brukerens intensjon og sluttmålet.
Dette er et enkelt eksempel på hvordan en GPT-agent fungerer.
Bruksområder for GPT-agenter
Før vi ser på fordelene, la oss se på noen av de mange bruksområdene for GPT-agenter:
- Personlig assistanse og nettilgang: Autonome agenter kan fullføre mange oppgaver i rekkefølge, som å søke på nettet, administrere økonomi og kalendere, bestille reiser eller andre arrangementer, og overvåke velvære og sunne aktiviteter.
- Innholdsproduksjon: GPT-agenter kan generere kvalitetsinnhold som lange blogginnlegg, markedsføringstekster og innlegg i sosiale medier, noe som sparer tid for innholdsprodusenter.
- Interaktivt spill: GPT-agenter brukes i spillutvikling for å skape adaptive KI-karakterer, utvikle interaktive og intelligente NPC-er, og tilby kontekstuell samhandling i spillet.
- Kundeservice: GPT-agenter kan effektivt håndtere kundeforespørsler via chatbots, og gir støtte på nettsteder, i applikasjoner og på meldingsplattformer. De kan svare på spørsmål om tidligere transaksjoner, betalinger eller produkter og tjenester.
- Økonomistyring: GPT-agenter tilbyr også økonomisk bistand, for eksempel undersøkte økonomiske råd, automatisert svindeloppdagelse, risikovurdering, kredittkortvurderinger, rapportering og overholdelsesstyring.
Dette er bare noen få eksempler på hvordan GPT-agenter kan brukes, men bruksområdene deres strekker seg til mange andre områder, inkludert prediktiv analyse, interaktiv historiefortelling, forskning, dataanalyse, helsetjenester og medisinsk teknologi.
Fordeler med GPT-agenter
GPT-agenter skaper revolusjon i hvordan virksomheter drives. Her er noen av de viktigste fordelene:
- Økt effektivitet: Ved å automatisere repeterende oppgaver, som produktundersøkelser, oppretting av artikeloversikter eller håndtering av kundeservice, kan GPT-agenter strømlinjeforme sekvensielle oppgaver og forbedre den generelle produktiviteten og effektiviteten.
- Bedre beslutningstaking: Siden GPT-agenter er trent på store datasett, gir de verdifull innsikt til virksomheter ved å utnytte ML-kapasiteter og dataanalyse, slik at de kan ta mer informerte beslutninger.
- Konkurransefortrinn: GPT-agenter kan hjelpe virksomheter med å holde seg konkurransedyktige ved å generere viktig innsikt og automatisere arbeidsflyter.
- Skalerbarhet: GPT-agenter kan enkelt tilpasse seg virksomheters endrede behov og krav, og prosessene deres blir mer komplekse. Dette gjør dem til skalerbare og allsidige løsninger.
- Kostnadseffektivitet: GPT-agenter hjelper virksomheter med å redusere kostnader ved å automatisere prosesser, identifisere områder for forbedring og optimalisere ressurstildeling.
- Kompleks problemløsning: GPT-agenters evne til å huske tidligere handlinger og erfaringer, samt behandle store datasett, gjør dem ideelle for å løse komplekse problemer.
Nå skal vi utforske begrensningene til GPT-agenter.
Begrensninger for GPT-agenter
GPT-agenter har også noen ulemper og begrensninger, inkludert:
- Sikkerhetsbekymringer: Mange GPT-agenter som er bygget på LLM-grunnlagsmodeller, mangler innebygde verktøy eller sikkerhetstiltak som kreves for å sikre datasikkerhet og integritet. Dette gjør sikkerhet til en stor bekymring.
- Sikkerhetsbekymringer: Når vi bruker GPT-agenter i trafikkkontroll og autonome kjøretøy, er sikkerhet et viktig hensyn, spesielt risikoen for skader på grunn av begrensede menneskelige kontroller og mangel på sensorer.
- Risiko for useriøs KI: En av de største bekymringene er at GPT-agenter kan bli brukt og trent til ondsinnede formål, noe som gjør det vanskelig å gjenopprette kontrollen.
- Skjevhet og etiske bekymringer: GPT-agenter kan gi partiske resultater på grunn av skjevheter i treningsdataene. Det er derfor en utfordring å redusere etiske forskjeller og sikre rettferdighet, spesielt når treningsdataene inneholder skjevheter.
- Begrenset multimediehåndtering: GPT-agenter er primært designet for å håndtere tekstdata, noe som begrenser deres evne til å jobbe med multimedia og håndtere multimodale data som lyd, bilder og video uten bruk av spesialiserte modeller.
Det er viktig å være klar over begrensningene for å bruke GPT-agenter på en ansvarlig, trygg og etisk måte.
Det finnes flere GPT-agentverktøy, inkludert Agent GPT og Auto GPT, som viser den praktiske bruken av GPT-agenter.
#1. Agent GPT
Agent GPT er et allsidig og kraftig KI-verktøy med åpen kildekode for å konfigurere, lage og distribuere autonome KI-agenter uten kontinuerlig brukerinngrep. Du trenger bare å spesifisere målet, og Agent GPT, basert på GPT 3.5-arkitekturen, gjør resten.
Den genererer tekst av høy kvalitet i sanntid ved å koble sammen flere LLM-er, slik at hver agent kan huske tidligere oppgaver og erfaringer.
Dette gjør at Agent GPT lærer av tidligere erfaringer og gir bedre og mer nøyaktige resultater over tid.
#2. Auto-GPT
Auto-GPT er en åpen kildekode autonom agent basert på OpenAIs GPT-4-modell som selvstendig fullfører oppgaver for å nå brukerens mål.
Auto-GPT er utviklet av Toran Bruce Richards og er tilgjengelig på GitHub, og kommer snart i et GUI/web-app format. Den kan sømløst samhandle med applikasjoner, programvare, lokale tjenester og online tjenester, for eksempel tekstbehandlere og nettlesere, for å fullføre en gitt oppgave.
Lær mer om å installere Auto-GPT gjennom denne enkle trinnvise veiledningen.
#3. BabyAGI
BabyAGI er et Python-skript med åpen kildekode, inspirert av menneskelig kognitiv utvikling, og er tilgjengelig på GitHub.
Dette KI-drevne oppgavebehandlingssystemet bruker OpenAI og vektordatabaser som Weaviate og Chroma for å opprette, prioritere og utføre oppgaver. Den fokuserer på språklæring, forsterkende læring og kognitiv utvikling for å lære og utføre komplekse oppgaver.
#4. SuperAGI
SuperAGI er et autonomt KI-rammeverk som hjelper deg med å utvikle og distribuere autonome GPT-agenter raskt, enkelt og pålitelig.
Tusenvis av selskaper, inkludert giganter som Amazon, Microsoft, Google, Tesla og IBM, bruker SuperAGI til å automatisere forretningsprosesser og utvikle autonome applikasjoner.
SuperAGI tilbyr også maler for å lage enkle programvareapplikasjoner basert på spesifikke mål og instruksjoner. Andre viktige funksjoner inkluderer agentminnelagring, ressursbehandling, ytelsestelemetri, flere vektordatabaser og heuristikker for løkkedeteksjon.
Hvordan ser fremtiden ut for GPT-agenter?
GPT-agenter er fortsatt i en eksperimentell fase med utvikling, testing og feilsøking, der forskere og utviklere tester nye metoder for å innlemme autonome agenter i forretningsarbeidsflyter.
Selv om det ikke er lansert noen kommersielle produkter som bruker GPT-agenter ennå, vil dette snart endre seg. Det forventes at GPT-agenter vil bli tatt i bruk i mange sektorer og automatisere prosesser som forskning, dataanalyse, utdanning, helsevesen, medisin og bilindustri.
Utviklingen av autonome GPT-agenter vil kreve at man fokuserer på etisk skjevhet, åpenhet, ansvar og etterrettelighet.
Det blir spennende å se hva GPT-agenter har å by på i fremtiden, og hvordan de vil transformere hverdagsforretningsprosesser og arbeidsflyter.
Du kan lese mer om emnet i artikkelen «ChatGPT med VS-kode: Det første steget mot uanstrengt koding».