1. Killer-Apps der Submit-GPT-3-KI-Welle:
– Generativer Textual content zum Schreiben – Jasper AI steigt in 2 Jahren von 0 auf 75 Mio. USD ARR
– Generative Kunst für Nicht-Künstler – Midjourney/Steady Diffusion Multiverses
– Copilot für Wissensarbeiter – sowohl GitHubs Copilot X als auch „Copilot for X“
– Conversational AI UX – ChatGPT / Bing Chat, mit einer langen Reihe von Doc-QA-Startups
2. Einführung in Auto-GPT und BabyAGI:
– Unabhängig entwickelte Python-Projekte
– Erfreuen Sie sich enormer Beliebtheit
– Beteiligen Sie sich nicht an grundlegendem Modelltraining oder tiefgreifenden ML-Innovationen
– Demonstrieren Sie die Machbarkeit der Anwendung bestehender LLM-APIs (GPT3, 4 oder eine der Alternativen) und Argumentations-/Werkzeugauswahlaufforderungsmustern in einer Endlosschleife
– Kann von einem menschlichen Benutzer gesetzte hochrangige Ziele erreichen
3. Unterschied zwischen BabyAGI und Auto-GPT:
– BabyAGI ist absichtlich klein und fügt LangChain hinzu oder entfernt es
– Der ursprüngliche Code umfasst weniger als 150 Zeilen und 10 Umgebungsvariablen
– Auto-GPT ist extrem umfangreich (7300 LOC)
– Möglichkeit, GitHub-Repos zu klonen, andere Agenten zu starten, zu sprechen, Tweets zu senden und Bilder zu generieren, mit 50 Umgebungsvariablen zur Unterstützung aller Vektordatenbanken und LLM-Anbieter/Textual content-to-Picture-Modelle/Browser
4. Meinungen führender KI-Persönlichkeiten:
– Andrej Karpathy nennt AutoGPTs die „nächste Grenze des Immediate Engineering“
– Eliezer Yudkowsky beobachtet zustimmend die Weigerung von BabyAGI, die Welt selbst auf Aufforderung hin in Büroklammern zu verwandeln
5. Wichtige Autonomiefähigkeiten, grob chronologisch geordnet:
– Basis-Modelle
– Metakognition (Selbstverbesserung des reinen Denkens)
– Externer Speicher (Lesen von meist statischen externen Daten)
– Browser-Automatisierung (Sandbox-Lese- und Schreibzugriff in einem Browser)
– Werkzeugherstellung und Werkzeugnutzung (serverseitig, an alles angeschlossen)
6. Multimodale und selbstlernende Ansätze:
– Modelle, die andere Modelle mit Fähigkeiten aufrufen, die sie nicht hatten, wurden ebenfalls untersucht, mit HuggingGPT/Microsoft JARVIS und VisualChatGPT
– Self-Studying Agent for Performing APIs (SLAPA) sucht nach API-Dokumentation, um sich selbst beizubringen, WIE man Instruments verwendet, nicht nur WANN
– Andere Startups im Semi-Stealth-Modus, die es wert sein könnten, in dieser Zone erkundet zu werden, sind Fixie AI und Alex Minion AI
7. Vollständige Imaginative and prescient von John McDonnell:
– Die Nettoneuheit, die man bei diesem jüngsten Fähigkeitsschub gesehen hat, sind die 4 Agenten
8. Fähigkeit 1 + 2: Agenten zur Kontext- und Aufgabenerstellung:
– Der „Kontextagent“ könnte eine viel intelligentere Model des datengestützten Abrufs sein, an dem sowohl LlamaIndex als auch Langchain arbeiten.
– Der „Aufgabenerstellungsagent“ erstellt Aufgaben, darf aber nicht halluzinieren und muss sich selbst kritisieren und aus früheren Aufgaben lernen.
9. Fähigkeit 3 + 4: Ausführungsagenten:
– Der „Ausführungsagent“ ruft OpenAI oder ein anderes Basismodell auf und kann non-compulsory alle bereitgestellten Instruments erstellen oder verwenden, um eine Aufgabe zu erfüllen.
– Von autonomen Agenten wird erwartet, dass sie immer weiter im Voraus planen, Aufgabenlisten priorisieren, über Fehler nachdenken und alle relevanten Zusammenhänge im Gedächtnis behalten.
10. Fähigkeit 5: Planung, Reflexion und Priorisierung:
– Shinn et al. (2023) zeigten, dass Reflexion – ein autonomer Agent mit dynamischem Gedächtnis und Selbstreflexion – die GPT-4-Benchmarks erheblich verbessern könnte.
– Unabhängig vom Anwendungsfall wird von autonomen Agenten erwartet, dass sie immer weiter im Voraus planen, Aufgabenlisten priorisieren, über Fehler nachdenken und alle relevanten Kontexte im Gedächtnis behalten.
11. Automatisierung und Autonomie:
– Die einzige Währung, von der wir alle nie genug haben, ist Zeit, und die Fähigkeit, menschliche Anstrengungen zu überflüssigen, sei es durch cleveres Systemdesign, die Einstellung einer anderen Particular person oder die Programmierung einer Maschine, spart uns Zeit und erhöht unsere Fähigkeit, unsere Leistung zu steigern indem man einfach mehr parallel macht.
– Vollständige Autonomie bei möglichst viel Vertrauen und Zuverlässigkeit ist hier das oberste Ziel.
12. Varianten der autonomen KI:
– The Jobs Faculty: KI-Agenten, die Ihre Agentur als „Fahrräder für Ihren Geist“ erweitern
– Die Zuck-Schule: KI-Algorithmen, die Ihre Entscheidungsfreiheit ersetzen und Ihren Verstand kapern
13. Beobachtungen:
– Weder Babyagi noch AutoGPT verwenden LangChain.
– Backend-GPT hat nirgendwohin geführt. Warum?
– Alle Open-Supply-Gewinner sind neu im Open-Supply-Bereich, lol? Ist „Open-Supply-Erfahrung“ so wertvoll?
14. Vorhersage:
– Es wird „AI Agent-Plattformen“ geben, auf denen alle Instruments aktiviert sind.
– Es wird „KI-Agentenflotten“ geben, insbesondere wenn sie „idempotent“ und schreibgeschützt sind.
– Es wird einen Subreddit-Simulator „KI für soziale Netzwerke“ geben.
15. Herausforderungen und mögliche Lösungen:
– Wenn man aufeinander tritt, müssen DAGs auf Befehl erzeugt werden. Akteurmodell/Agentenorientierte Programmierung? 5. Agent – Reflexion? Metalverdienen?
– Wir wissen nicht, wie man Menschen priorisiert, und Sie möchten die Fähigkeit von Bots bewerten, Prioritäten zu setzen? Viel Glück muss die schnelle Injektion lösen (hey @simon) muss wahrscheinlich das Statefully-Principal-Agent-Drawback selbst verbessern.
16. Werttheorie von Software program:
– Wenn Sie verstehen, was einige Codezeilen wertvoller macht als andere, können Sie Zeit, Geld und Kreativität in lohnendere Richtungen investieren.
– Zu den Software program-Werttreibern gehören Nachfrage- und Angebotsaggregatoren, produktionsbereite Frameworks, Schatten-IT, Aufzeichnungssysteme sowie der Ersatz von Personen und manuellen Prozessen.
Sie können Laika AI in allen sozialen Netzwerken folgen, um kein Replace von Group zu verpassen.
[Disclaimer: This article is for informational purposes only and does not constitute financial or investment advice.]
Referenzen – Latent.Area
