โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
โอเพ่นซอร์ส Auto-GPT และ BabyAGI รวมการเรียกซ้ำเข้าไปในแอปพลิเคชัน AI
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
การพัฒนาล่าสุดเกี่ยวกับ Auto-GPT และ BabyAGI ได้แสดงถึงศักยภาพที่น่าประทับใจของเอเย่นต์อัตโนมัติ ซึ่งสร้างความสนใจอย่างมากในวงการวิจัยและพัฒนาซอฟต์แวร์ AI เหล่านี้เป็นเอเย่นต์ที่สามารถทำงานได้หลากหลายและซับซ้อน โดยใช้ทรัพยากรต่างๆ เช่น อินเทอร์เน็ตและไฟล์ cục bộ การเข้าถึง API และโครงสร้างหน่วยความจำพื้นฐาน ซึ่งแสดงถึงความก้าวหน้าในด้านการรวมการเรียกซ้ำเข้าไปในแอปพลิเคชัน AI
อะไรคือ BabyAGI?
BabyAGI ซึ่งถูกแนะนำโดย Yohei Nakajima ผ่าน Twitter เมื่อวันที่ 28 มีนาคม 2023 เป็นรุ่นที่ปรับปรุงของเอเย่นต์อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยงาน โดยใช้ความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติของ OpenAI และ Pinecone สำหรับการจัดเก็บและเรียกค้นผลลัพธ์งานในบริบท BabyAGI ให้ประสบการณ์ที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย โดยมีรหัสเพียง 140 บรรทัด ทำให้ง่ายต่อการเข้าใจและขยายต่อ
อะไรคือ Auto-GPT?
Auto-GPT เป็นเอเย่นต์ AI ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานให้สำเร็จโดยแบ่งงานออกเป็นงานย่อยๆ และใช้ทรัพยากรต่างๆ เช่น อินเทอร์เน็ตและเครื่องมืออื่นๆ ในลูปอัตโนมัติ เอเย่นต์นี้ใช้ API ของ OpenAI GPT-4 หรือ GPT-3.5 และเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันแรกที่ใช้ GPT-4 ในการทำงานอัตโนมัติ
สิ่งนี้หมายถึงอะไรในอนาคต
แม้ว่ายังอยู่ในขั้นทดลองและยังมีข้อจำกัด แต่เอเย่นต์เหล่านี้มีศักยภาพที่จะเพิ่มผลผลิตโดยการลดต้นทุนของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ AI ตามรายงานของ ARK Invest ซอฟต์แวร์ AI อาจสร้างรายได้ถึง 14 ล้านล้านดอลลาร์และมีมูลค่าองค์กรถึง 90 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 เมื่อโมเดลพื้นฐาน เช่น GPT-4 ยังคงพัฒนาหลายบริษัทเลือกที่จะฝึกโมเดลที่เล็กลงและเฉพาะเจาะจง โดยใช้ข้อมูลสาธารณะและเอกชน
นอกจากนี้ หลายบริษัทที่กังวลเกี่ยวกับปัญหาลิขสิทธิ์และข้อมูลเลือกที่จะพัฒนาโมเดลของตนเองโดยใช้ข้อมูลสาธารณะและเอกชน ตัวอย่างเช่น โมเดล LLM 2.7 พันล้านพารามิเตอร์ที่ฝึกอบรมบนข้อมูล PubMed ได้แสดงผลลัพธ์ที่น่าหวังในการทดสอบคำถามและคำตอบของการสอบใบอนุญาตแพทย์แห่งสหรัฐ (USMLE) ต้นทุนการฝึกอบรมอยู่ที่ประมาณ 38,000 ดอลลาร์บน แพลตฟอร์ม MosaicML โดยใช้เวลาประมวลผล 6.25 วัน ในทางตรงกันข้าม การฝึกอบรมรอบสุดท้ายของ GPT-3 มีค่าใช้จ่ายประมาณ 5 ล้านเหรียญสหรัฐในการคำนวณ
