اختبار GPT التلقائي

إن Auto-GPT هو تطبيق تجريبي مفتوح المصدر يوضح إمكانية إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقل باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). ويستطيع تطبيق Auto-GPT، المبني على نماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) مثل GPT-4، أن يأخذ هدفًا عالي المستوى محددًا بلغة طبيعية ويقسمه بشكل مستقل إلى مهام فرعية وينفذها ويتعلم من النتائج لتحقيق الهدف. وهو يمثل خطوة مهمة نحو أنظمة ذكاء اصطناعي عميلة يمكنها العمل بأقل قدر من التدخل البشري.

كيف تعمل

يعمل نظام Auto-GPT في جوهره من خلال إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم التفكير والتخطيط والتصرف. عند إعطاء هدف ما، يستخدم النظام نظام LLM الأساسي "للتفكير" خطوة بخطوة. تتضمن هذه العملية إنشاء خطة، ونقد خطته الخاصة، ثم تنفيذ المهام. يمكن أن تشمل هذه المهام البحث في الإنترنت، وقراءة الملفات وكتابتها، وحتى تدوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين لتفويض العمل. تسمح هذه الحلقة المستقلة من التفكير والعمل والتصحيح الذاتي، والتي غالباً ما تستفيد من تقنيات مثل موجهات سلسلة الأفكار، بمعالجة المشاكل المعقدة التي تتجاوز التفاعل بين الموجه والاستجابة الواحدة. المشروع متاح على GitHub للمطورين لاستكشافه والبناء عليه.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي

على الرغم من أنه لا يزال تجريبيًا، إلا أن برنامج Auto-GPT يعرض قدرات ذات إمكانات واضحة على أرض الواقع:

• البحث والتحليل الآلي للسوق: يمكن للمستخدم أن يكلّف الوكيل الآلي بتحديد وتلخيص أفضل ثلاثة منافسين للدراجة الإلكترونية الجديدة في السوق الأوروبية. وسيقوم الوكيل بتصفح المواقع الإلكترونية بشكل مستقل، وتحليل مواصفات المنتج، وقراءة مراجعات العملاء، وتجميع تقرير شامل، مما يوفر ساعات من البحث اليدوي.
• إنشاء محتوى معقد: يمكن لفريق التسويق استخدام وكيل شبيه بالوكيل Auto-GPT "لإنشاء منشور مدونة مفصّل حول فوائد Ultralytics YOLO11 لاكتشاف الكائنات". يمكن للوكيل البحث في الموضوع، وصياغة المقال، والعثور على الإحصائيات ذات الصلة، وحتى اقتراح الصور، مما يسرّع بشكل كبير من خط إنشاء المحتوى. تشمل التطبيقات المحتملة الأخرى إنشاء التعليمات البرمجية الآلية وإدارة المهام الشخصية وتخطيط الرحلات المعقدة.

مفهوم GPT التلقائي مقابل المفاهيم ذات الصلة

من المهم فهم الفروق الدقيقة بين مصطلح Auto-GPT والمصطلحات ذات الصلة:

• اختبار GPT التلقائي مقابل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): نموذج LLM هو المحرك، بينما نموذج GPT التلقائي هو الوسيلة. نموذج LLM مثل نموذج GPT-4 الخاص بالذكاء الاصطناعي المفتوح (OpenAI ) هو نموذج أساسي يوفر تنبؤات قائمة على النص. أما نموذج GPT التلقائي فهو إطار عمل عالي المستوى يستخدم نموذج LLM لإنشاء وكيل مستقل يمكنه تنفيذ الإجراءات وإدارة الذاكرة ومتابعة الأهداف طويلة المدى.
• التعلّم التلقائي الآلي الآلي (AutoML): تعمل هذه المفاهيم في مجالات مختلفة. يركز AutoML على أتمتة سير عمل التعلّم الآلي، مثل اختيار أفضل بنية نموذجية أو إجراء ضبط المعلمة الفائقة. تستفيد أدوات مثل Ultralytics HUB من AutoML لتبسيط تدريب النماذج المخصصة. وعلى النقيض من ذلك، يقوم Auto-GPT بأتمتة المهام الموجهة نحو الهدف باستخدام أداة تعلم آلي موجودة مسبقًا ومدربة ولا تشارك في عملية بناء النموذج نفسه.
• Auto-GPT مقابل AgentGPT وBabyAGI: كان Auto-GPT مشروعًا رائدًا ألهم العديد من المشاريع الأخرى. يوفر AgentGPT واجهة ويب أكثر سهولة في الاستخدام لنشر الوكلاء المستقلين، في حين أن BabyAGI هو برنامج نصي مبسط ولكنه قوي يوضح المفاهيم الأساسية لإدارة المهام المستقلة. هذه كلها جزء من حركة أوسع نحو إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر قدرة.

القيود والتوجهات المستقبلية

على الرغم من نهجها المبتكر، إلا أن خاصية Auto-GPT لها قيود عملية. يمكن أن يكون تشغيله مكلفاً بسبب الحجم الكبير من مكالمات واجهة برمجة التطبيقات التي يتم إجراؤها إلى الخدمات من مزودي الخدمات مثل OpenAI. كما يمكن أن يعلق الوكيل أيضاً في حلقات متكررة أو يفشل في حل المشاكل بكفاءة، وهي ظاهرة مرتبطة بالهلوسة في الآلية ذاتية التشغيل. ومع ذلك، فقد كانت مساهمتها الرئيسية هي إثبات مفهوم الوكلاء المستقلين الذين تقودهم LLMs، مما أثار اهتماماً هائلاً وأثار اهتماماً وأبحاثاً في أنظمة أكثر قوة وكفاءة. يكمن مستقبل هذه التكنولوجيا في تحسين التفكير المنطقي وتقليل التكاليف ودمج هذه الوكلاء مع أدوات ومنصات متنوعة، بما في ذلك تلك الموجودة في مجال الرؤية الحاسوبية والروبوتات. وكلما أصبحت هذه الوكلاء أكثر قدرة، ستصبح الاعتبارات المتعلقة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتحكم أكثر أهمية.