Технологии искусственного интеллекта (ИИ) быстро развиваются, революционизируя несколько секторов и отделов.
Прогнозируется, что мировой рынок искусственного интеллекта достигнет 1811,8 млрд долларов США, а совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 37,3%. Эта статистика показывает быстрое развитие и растущее внедрение технологий искусственного интеллекта, и одной из таких технологий нового поколения являются агенты GPT.
Возможно, вы наверняка слышали и использовали такие инструменты, как ChatGPT, который выполняет только одну задачу за раз, принимая входные данные для запроса и возвращая выходные данные для того же.
Но агенты GPT работают не только над этим, думают не только об этом, и генерируют человеческие ответы, используя передовые алгоритмы. Агенты GPT, также известные как автономные агенты, отвечают на запросы, состояния и события независимо от исходного запроса, заданного пользователем, генерируя ответы до тех пор, пока он не ответит на заданный вопрос и не удовлетворит намерение запроса пользователя.
Если это было слишком сложно понять, не волнуйтесь.
Мы углубимся в понимание того, что такое агенты GPT, с примерами, как они работают, их преимущества и варианты использования, а также будущий объем этой передовой технологии искусственного интеллекта.
Что такое агенты GPT?
Прежде чем разбираться в агентах GPT в целом, давайте сначала разберем термины и посмотрим, что означают GPT и агенты по отдельности.
GPT, или генеративный предварительно обученный трансформер, — это базовая модель глубокого обучения и машинного обучения (ML), которая поддерживает большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, и обучается на больших наборах данных для генерации человекоподобных ответов на заданную подсказку.
Агент — это большая языковая модель, которая работает и работает итеративно для выполнения определенной задачи. Они включают в себя сложные рабочие процессы, в которых LLM разговаривает сам с собой без вмешательства человека, что отличает его от тех, которые используются в ChatGPT, где вы получаете один ответ на заданный вопрос.
Таким образом, учитывая две вышеупомянутые интерпретации, мы можем определить агентов GPT как программы на базе искусственного интеллекта, которые, когда им задана конкретная задача, могут создавать, выполнять, расставлять приоритеты и изменять приоритеты задач с помощью самостоятельных инструкций в цикле, производя действия на каждой итерации для достижения конечной цели.
Поскольку агенты GPT обучаются на обширных данных, они могут легко понимать контекст и изучать шаблоны и языковые нюансы, что позволяет им генерировать релевантные и последовательные ответы. Благодаря базовой технологии глубокого обучения агенты GPT могут точно имитировать человеческое поведение и разговор, что делает их чрезвычайно полезными для поддержки и обслуживания клиентов, виртуальной помощи, а также автоматизации и создания контента.
Значение агентов GPT в НЛП
Агенты GPT значительно влияют на обработку естественного языка (NLP) из-за их способности генерировать человекоподобный результат и современную производительность для нескольких задач, включая завершение текста, языковой перевод, анализ настроений, ответы на вопросы и многое другое.
Благодаря своей универсальности и способности генерировать человекоподобный текст, агенты GPT в значительной степени способствуют созданию контента, чат-ботам и виртуальной помощи, а также творческому письму — пониманию контекста и созданию соответствующих подсказок, которые ценны в НЛП.
Кроме того, агенты GPT также играют огромную роль в переводе и многоязычных приложениях в NLP. Агенты GPT, как правило, настроены на перевод, что обеспечивает межъязыковое общение.
Кроме того, агенты GPT также могут решать проблемы НЛП, включая предвзятость и дискриминацию, чтобы обеспечить инклюзивность и оказать этичное и лучшее социальное воздействие.
Следовательно, благодаря эффективности крупномасштабных предварительно обученных языковых моделей, которые улучшают генерацию и автоматизацию контента, передают обучение и способствуют исследованиям и разработкам, агенты GPT стали краеугольным камнем современного НЛП.
Как работают агенты GPT?
Агенты GPT или автономные агенты используют архитектуру трансформатора для обработки последовательных данных, а также для понимания и генерации человекоподобного выходного текста на основе полученных входных данных.
Проще говоря, агенты GPT понимают и анализируют основную цель и придумывают последовательные задачи, чтобы выполнить их одну за другой и достичь конечной цели.
Однако, помимо этого, агенты GPT также обладают рядом других способностей, которые позволяют им выполнять любую цифровую задачу, на которую способен человек, в том числе:
- Доступ к работе в Интернете и использованию плагинов и приложений
- Доступ к кратковременной и долговременной памяти
- Доступ к платежным формам, как кредитная карта
- Доступ к большим языковым моделям (LLM), таким как GPT, для ответа, анализа, обобщения или предоставления мнения.
Эти агенты GPT работают по-разному. В то время как некоторые из них работают за кулисами — без того, чтобы пользователь знал, что происходит задним числом, некоторые автономные агенты видны, что позволяет пользователям просматривать и следить за каждым шагом и процессом, лежащим в основе ИИ.
Достаточно хороший набор данных, который действует как база знаний, память, такие методы, как обучение с подкреплением и принятие решений, является основой работы агента GPT.
Ниже приведено представление структуры, которой следует агент GPT, с пошаговой разбивкой каждого этапа.
- Пользователь предоставляет задачу или цель агенту GPT.
- Затем задача попадает в очередь задач, которая передает цель агенту выполнения.
- Из агента выполнения задача попадает в «Память» и хранится там.
- Затем он добавляет контекст к цели, извлекая уроки из своей базы знаний, которая затем отправляется агенту выполнения и передается агенту создания задач.
- Принимая во внимание цель и контекст, Task Creative Agent теперь создает новые задачи и отправляет их в очередь задач.
- Затем задачи попадают в «Агент приоритизации задач», который определяет приоритеты задач.
- После определения приоритетов задач агент приоритизации задач отправляет очищенный список задач в очередь задач, и процесс продолжается до тех пор, пока цель не будет достигнута и пользователь не получит ответ на заданный вопрос.
Таким образом, агенты GPT демонстрируют способность LLM на базе ИИ автономно создавать новые задачи, расставлять приоритеты задач и снова изменять их приоритеты до тех пор, пока цель не будет достигнута, демонстрируя адаптируемый характер больших языковых моделей на основе ИИ.
Хотя это объяснило техническую работу большой языковой модели, давайте посмотрим на пример, чтобы лучше и яснее понять, как работает агент GPT.
Давайте рассмотрим агента GPT, которому мы даем подсказку: «Найдите последние достижения в области ИИ и напишите о них краткое изложение».
- Первый очевидный шаг — дать соответствующую подсказку агенту GPT.
- Агент GPT читает и пытается понять цель через OpenAI GPT-4 и создает задачи для достижения цели.
- Например, первая задача, которую может придумать агент, — «Поиск в Google последних достижений в области искусственного интеллекта».
- Агент ищет в Google информацию о последних достижениях в области искусственного интеллекта, находит список лучших статей и выводит список ссылок, выполняя первую задачу.
- Однако это не конечная цель и не соответствует основной цели. Следовательно, агент GPT снова анализирует цель: найти последние достижения в области искусственного интеллекта, а затем написать краткое резюме об этом. Основываясь на этом понимании и выполнении первой задачи, агент GPT придумывает следующий набор задач.
- Например, он может придумывать такие задачи, как 1. Напишите краткое изложение проведенного исследования, 2. Прочтите содержание основных ссылок, чтобы узнать о последних достижениях в области искусственного интеллекта.
- Прежде чем продолжить, агент GPT понимает, что ему не следует писать резюме, а вместо этого читать контент, а затем писать резюме. Таким образом, исходя из этого понимания, агент приоритизирует задачи до 1. Прочтите содержание основных ссылок, чтобы узнать о последних достижениях в области искусственного интеллекта, и 2. Напишите краткое изложение проведенного исследования.
- Агент GPT читает содержание статьи, а затем возвращается к очереди задач, чтобы проверить свою следующую задачу: написание краткого резюме.
- Затем агент пишет резюме и отправляет его в качестве окончательного результата, удовлетворяя намерению и достигая конечной цели.
Таким образом, это простой рабочий процесс агента GPT с простым примером.
Варианты использования агентов GPT
Прежде чем перейти к преимуществам, давайте рассмотрим различные варианты использования агентов GPT.
- Персональная помощь/доступ к Интернету: Вы можете использовать автономных агентов для последовательного выполнения нескольких задач, включая поиск в Интернете ссылок / ответов на запросы, управление финансами и календарями, бронирование путешествий или других мероприятий, а также мониторинг хорошего самочувствия и здоровой деятельности.
- Генерация контента: Агенты GPT могут создавать высококачественный контент, такой как длинные блоги, маркетинговые копии и сообщения в социальных сетях, экономя время контент-маркетологов и создателей.
- Интерактивные игры: Агенты GPT также могут широко использоваться для обработки интерактивных игр, таких как разработка адаптивных персонажей с искусственным интеллектом, создание интерактивных и интеллектуальных NCP и предложение геймерам внутриигрового контекстуализированного взаимодействия.
- Служба поддержки: Агенты GPT могут эффективно обрабатывать запросы в службу поддержки клиентов через чат-ботов, обеспечивая поддержку на веб-сайтах, в приложениях и на платформах обмена сообщениями. Они принимают запросы клиентов о прошлых транзакциях, платежах или вопросы о продуктах или услугах веб-сайта.
- Финансовый менеджмент: Агенты GPT также предлагают финансовую помощь, например, предлагают исследовательские финансовые консультации, автоматизируют обнаружение мошенничества и оценку рисков, оценку кредитных карт, управление соответствием, отчетность и т. д.
Это всего лишь несколько вариантов использования агентов GPT, но их варианты использования распространяются на широкий спектр других целей, включая прогнозный анализ, интерактивное повествование, исследования и анализ данных, здравоохранение и медицинские приложения и многое другое.
Преимущества агентов GPT
Агенты GPT революционизируют бизнес-операции. Вот основные преимущества агентов GPT:
- Повышенная эффективность: Автоматизируя избыточные задачи, такие как исследование продукта, создание плана статьи или управление поддержкой клиентов, агенты GPT могут оптимизировать несколько последовательных задач, повышая общую производительность и эффективность бизнеса.
- Улучшенное принятие решений: Поскольку агенты GPT обучаются работе с большими наборами данных, они предоставляют компаниям ценную информацию, используя возможности машинного обучения и анализа данных, что позволяет им принимать более обоснованные решения.
- Конкурентное преимущество: Генерируя ключевую информацию и автоматизируя рабочие процессы, агенты GPT могут помочь компаниям оставаться на шаг впереди и побеждать конкурентный рынок.
- Масштабируемость: Агенты GPT могут легко адаптироваться и развиваться в соответствии с меняющимися потребностями и требованиями бизнеса по мере усложнения их процессов, что делает их масштабируемыми и универсальными решениями.
- Экономическая эффективность: Агенты GPT помогают предприятиям сократить трудовые и эксплуатационные расходы за счет автоматизации процессов, выявления областей улучшения и улучшения распределения ресурсов.
- Комплексное решение проблем: Способность агентов GPT вспоминать прошлые действия и опыт и обрабатывать огромный набор данных делает его идеальным решением для решения сложных проблем.
Теперь мы рассмотрим ограничения агентов GPT.
Ограничения агентов GPT
Агенты GPT также имеют значительное количество недостатков и ограничений, в том числе:
- Вопросы безопасности: Многие агенты GPT, построенные на базовых режимах LLM, не имеют встроенных инструментов или средств защиты, необходимых для обеспечения безопасности и целостности данных, что делает безопасность серьезной проблемой при использовании агентов GPT.
- Вопросы безопасности: Когда мы используем агентов GPT для управления дорожным движением и автономных транспортных средств, всегда возникает проблема безопасности, например, легкие или серьезные травмы из-за ограниченного контроля человека и дополнительных датчиков.
- Возможности мошеннического ИИ: Одна из самых больших проблем агентов GPT заключается в том, что они используются и обучаются в злонамеренных целях и выходят из-под контроля, чем первоначальное намерение обучения, что затрудняет возвращение контроля.
- Предвзятость и этические проблемы: Агенты GPT могут предоставлять неуместные и предвзятые выходные данные из-за предвзятости, унаследованной в их обучающих данных. Следовательно, смягчение этических различий и предубеждений и обеспечение справедливости является серьезной проблемой, с которой сталкиваются предприятия, особенно когда наборы обучающих данных содержат предубеждения.
- Отсутствие мультимедийной обработки: Агенты GPT в первую очередь предназначены для работы с текстовыми данными и входными данными, что ограничивает их способность работать с мультимедиа и обрабатывать мультимодальные данные, такие как аудио, изображения и видео, не требуя дополнительных специализированных моделей.
Также важно знать об ограничениях агента GPT, чтобы использовать их ответственно, безопасно и этично.