Ano ang Auto-GPT at Paano Ito Gumagana?

Sa Auto-GPT, diretso tayo sa mundo ng Autonomous AI Agents. Simple lang, ang Auto-GPT ay isang tool na posibleng magbago ng laro dahil kaya nitong mag-isip, magplano, at mag-execute ng tasks nang walang tulong ng tao. Parang mas independent na kapatid ito ni ChatGPT.

May mga usap-usapan pa nga na ang Auto-GPT ay maaaring maging simula ng AGI (Artificial General Intelligence). Pero imbes na magpadala sa mga sobrang taas na expectations, mag-focus tayo sa alam natin. Itong guide na ito ay tatalakayin ang lahat ng kailangan mong malaman tungkol sa Auto-GPT, ang mga kakayahan nito, at paano nito binabago ang pakikipag-ugnayan natin sa artificial intelligence.

Ano ang Auto-GPT?

Ang Auto-GPT ay isang AI assistant na nakatuon sa pagiging autonomous. Ang experimental interface na ito para sa GPT-4 at GPT-3.5 ay kayang magpatakbo ng tasks nang mag-isa, walang kailangan na human intervention. Hindi tulad ng ChatGPT na kailangan ng specific prompts para mag-perform, ang Auto-GPT ay kusang gumagawa ng sarili nitong prompts para matapos ang mga tasks na ibinigay mo.

Isipin mo na lang ganito: Para talagang magamit ang power ng isang AI chatbot tulad ng ChatGPT, kailangan mong maglaro ng konting word jigsaw sa mga tanong na ibabato mo rito. Sabi nga nila, ang kalidad ng output ng kahit anong AI chatbot ay nakasalalay sa kalidad ng prompts na ibibigay mo. Pero paano kung pwede nating iwasan ang prosesong ‘yan at hayaan ang app na mag-decide ng best prompts para sa sarili nito? At higit pa rito—hayaan itong mag-decide ng mga susunod na hakbang at paano ito i-execute, inuulit-ulit hanggang matapos ang trabaho. ‘Yan ang gustong makamit ng Auto-GPT.

At hindi lang ito tungkol sa talino kundi pati na rin sa pagiging resourceful. Kaya ng Auto-GPT na mag-access ng websites at search engines, mag-gather ng data, at — ito ang matindi — mag-self-evaluate ng kalidad ng data na ‘yan. Kapag hindi maganda, tinatanggal ito at bumabalik ang Auto-GPT sa digital drawing board, gumagawa ng bagong subtask para makahanap ng mas magandang data. Kaya naman, karapat-dapat itong tawaging autonomous AI agent.

Intrigued ka ba? Kung plano mong subukan ito, kailangan mo ng paid OpenAI account. Pagkatapos, kumuha ng OpenAI API, na magsisilbing tulay para makipag-interact ang Auto-GPT sa GPT-4 at ChatGPT ng OpenAI.

Pagdating sa gastos, tungkol ito sa tokens – ang currency ng OpenAI para sa mga salita. Isang token ay katumbas ng humigit-kumulang apat na characters o 0.75 na salita. Ang bilang ng tokens na ipapadala mo bilang prompt at matatanggap pabalik ang magdidikta ng kabuuang halaga.

Mabilisang Gabay Para Makapagsimula sa AugoGPT

Hindi tulad ng ChatGPT na madali mong ma-access sa pamamagitan ng pag-login sa iyong OpenAI account at pagsunod sa ilang basic steps, ang pag-setup ng Auto-GPT sa iyong computer ay medyo mas kumplikado. Heto ang kailangan mong gawin:

• Step 1: Una, siguraduhin mong alam mo ang mga basic. Kailangan mo ng Python 3.8 (o mas bago) at OpenAI API keys. Makikita mo ang mga download link para dito sa GitHub page ng Auto-GPT.
• Step 2: Na-install mo na ba ang mga tools? Ayos! Ngayon, pumunta sa GitHub, i-click ang ‘Code,’ at i-download ang Zip file. Piliin ang ‘Stable’ branch option sa kaliwa — medyo maselan kasi ang ‘Master’.
• Step 3: Buksan ang Power Shell at i-run ang code na ito: git clone https://github.com/Torantulino/Auto-GPT.git’.
• Step 4: Ngayon, pumunta sa project directory gamit ang: ‘cd Auto-GPT’
• Step 5: Kapag nasa tamang lugar ka na, i-install ang mga libraries gamit ang command na ito: ‘pip install -r requirements.txt’
• Step 6: Sa wakas, palitan ang pangalan ng ‘env. template’ sa ‘.env’ at ilagay ang iyong OPENAI_API_KEY.

Voila! Ready to roll na ang Auto-GPT. Bigyan mo ng pangalan ang bot mo, at simulan mo nang mag-explore.

Tungkol naman sa OpenAI APIs, may dalawang options kang pagpipilian sa ngayon — isa na may 8,000 context at isa na may 32,000 context. Tulad ng makikita mo sa image sa ibaba, ang presyo ay depende sa model na pipiliin mo at medyo mahal ito kung hindi ka maingat. Tatalakayin natin ang mga drawbacks na ito nang mas detalyado mamaya sa guide.

Pero, hindi mo naman kailangang mag-alala masyado sa pag-gastos. Pwede kang mag-set ng soft at hard spending limits kung magkano ang gusto mong gastusin sa APIs. Kung mag-set ka ng soft limit, magpapadala ang OpenAI ng notification email para i-alert ka na naabot mo na ang set limit. Mas epektibo ang hard limit kasi automatic na tinatapos ng OpenAI ang lahat ng API-related services kapag naabot mo na ang limit.

Ano ang “context” sa large language models?

Para sa mga hindi pamilyar, ang “context” dito ay tumutukoy sa mga naunang text o impormasyon na ginagamit ng model para makabuo ng mga sagot. Parang sa usapan, naaalala mo ang mga nasabi na para makasagot ka ng tama? Ganun din ang GPT-4 at iba pang language models. Ginagamit nila ang tinatawag nating “context” — lahat ng text na nauna — para malaman kung ano ang susunod na sasabihin. 

Isipin mo na lang kung maaalala mo lang ang huling dalawang pangungusap ng isang usapan. Medyo limitado ‘di ba? Kaya ang mga AI models na ito ay may “context window” — parang short-term memory ng model. 

Noong May 2023, kayang mag-handle ng GPT-4 ng mahigit 25,000 words ng text, na mas mahaba kumpara sa “context” na inaalok ng mga naunang GPT models.

Auto-GPT: Silipin Natin Kung Ano’ng Meron sa Loob

Isipin mo ang Auto-GPT bilang isang resourceful na AI assistant. Bibigyan mo ito ng mission, at mag-iisip ito ng roadmap para makamit ito. Kung ang task ay may kinalaman sa internet browsing o data retrieval, nire-recalibrate ng Auto-GPT ang strategy nito hanggang sa makumpleto ang mission. 

Parang may personal assistant ka na kayang mag-handle ng iba’t ibang tasks, mula sa market analysis at customer service hanggang sa finance at iba pa.

Narito ang apat na key gears na nagpapatakbo sa Auto-GPT:

• Architecture: Ginagamit ng Auto-GPT ang lakas ng GPT-4 at GPT-3.5 models bilang cognitive engine nito, na tumutulong sa pag-iisip at problem-solving.
• Autonomous capabilities: Ito ang self-improvement mechanism ng Auto-GPT. Kaya nitong pag-isipan ang performance nito, gamitin ang mga naunang efforts, at gamitin ang history nito para makapagbigay ng mas tumpak na resulta.
• Memory management: Integrated ito sa vector databases, isang uri ng memory storage, kaya na-maintain ng Auto-GPT ang context at nakakapagdesisyon ng mas maayos. Parang long-term memory archive ng bot.
• Multi-functionality: Sa mga kakayahan tulad ng file manipulation, web browsing, at data gathering, ang Auto-GPT ay isang multidimensional tool, isang malaking hakbang mula sa mga naunang AI advancements.

Kaya, ang Auto-GPT ay parang robot na walang physical form na gumagamit ng AI at large language models para mag-handle ng maraming tasks, matuto mula sa nakaraan, at patuloy na pagbutihin ang performance nito.

Pero, mahalagang tandaan na ang mga exciting na posibilidad na ito ay maaaring hindi pa lubos na nagpapakita ng tunay na kakayahan na maibibigay ng Auto-GPT sa kasalukuyan. Kaya, tingnan natin ang ilang mga limitasyon at hamon na kinakaharap ng Auto-GPT sa kasalukuyang bersyon nito. 

Mga Limitasyon ng Auto-GPT

Ang Usapang Gastos

Ang deployment ng GPT-4, na bumubuo sa structural framework ng Auto-GPT, ay may kaakibat na malaking gastos. Bawat “cognitive” step sa loob ng task sequence ay nagti-trigger ng token fee para sa deductive processing at follow-up prompting ng GPT-4.

Sa 8K context window, ang gastos ay $0.03 kada 1,000 tokens para sa prompts at $0.06 kada 1,000 tokens para sa outputs. Kung gagamitin ang maximum context window, hatiin sa 80% prompts at 20% outputs, bawat step ay may $0.288 na charge. 

Ngayon, ang simpleng task ay pwedeng umabot ng hanggang 50 steps (o higit pa). Ibig sabihin, kahit isang medyo simpleng task ay pwedeng umabot ng ($0.288 x 50=) $14.40. Itong mataas na operational expense ay nagiging dahilan kung bakit ang Auto-GPT, sa kasalukuyang anyo nito, ay hindi praktikal sa maraming potential na users at entities.

Ang Problema ng “Laging Naka-loop”

Baka isipin mo na kung kayang gawing mas madali ng Auto-GPT ang workflow mo at matagumpay na ma-accomplish ang mga task, baka justified ang malaking OpenAI API fees. Pero hindi ito laging ganun.

Tingnan mo ang mga subreddit tulad ng r/autogpt o ibang online forum, at makikita mo ang maraming users na nagrereklamo na madalas na nagkakamali ang Auto-GPT. Kahit sa sarili naming karanasan, madalas na napupunta sa processing loops ang Auto-GPT imbes na makapagbigay ng solusyon.

Kahit na advanced ang features nito, limitado ang problem-solving scope ng Auto-GPT dahil sa makitid na range ng functions na ino-offer nito at sa hindi pa perpektong reasoning abilities ng GPT-4.

Ipinapakita ng source code ng Auto-GPT na limitado ang set ng functions nito — kasama ang web searching, memory handling, file interaction, code execution, at image generation — na naglilimita sa spectrum ng tasks na kaya nitong i-handle nang maayos. Sinabi rin na kahit nag-improve na ang GPT-4 kumpara sa nauna nito, malayo pa rin sa ideal ang reasoning ability nito. Madalas itong nagreresulta sa loops imbes na solusyon.

Mga Gamit ng Auto-GPT

Ang Auto-GPT ay lumalampas sa hangganan ng “regular” AI chatbots tulad ng ChatGPT. Halimbawa, may potential ito na mag-oversee at magpatupad ng kumpletong software application development. Sa parehong paraan, sa business at management, kayang i-boost ng Auto-GPT ang net worth ng isang kumpanya sa pamamagitan ng pagsusuri sa operations nito at pagbibigay ng insightful na recommendations para sa improvements.

Ang kakayahan ng Auto-GPT na maka-access sa internet ay nagbibigay-daan dito na magsagawa ng tasks tulad ng market research o product comparisons base sa specified criteria. Bukod pa rito, kayang mag-improve ng sarili ang Auto-GPT, na may kakayahang gumawa, mag-evaluate, mag-review, at mag-test ng updates sa sariling code nito, na posibleng magpahusay sa efficiency at capabilities nito. Puwede rin nitong pabilisin ang proseso ng paglikha ng mas magagandang LLMs, na naglalatag ng pundasyon para sa susunod na henerasyon ng AI agents.

Auto-GPT: Mga Puwedeng Gamitin sa Simpleng Paliwanag

Mula sa paggawa ng podcasts at pag-analyze ng stocks hanggang sa pagsusulat ng software at pag-develop ng mas maraming AI bots — ginagamit ng mga tao sa buong mundo ang Auto-GPT sa creative na paraan sa iba’t ibang disiplina. Ilan sa mga pinakakaraniwang applications ng Auto-GPT sa ngayon ay kinabibilangan ng (pero hindi limitado sa):

• Website development
• Paggawa ng blogs at articles na may minimal na input
• Paggawa ng epektibong marketing strategies
• Pag-automate ng user interactions tulad ng product o book reviews
• Graphics design at business logos gamit ang ai image generators tulad ng DALL-E 2 at Midjourney
• Pag-develop ng conversational interfaces at chatbots

Auto-GPT Kumpara sa Ibang AI Agents

Hindi lang Auto-GPT ang autonomous AI agent na ganito. Marami pang iba, bawat isa ay may sariling charm at limitations. Narito ang tatlo sa mga pinakasikat na alternatibo sa Auto-GPT:

BabyAGI

Tulad ng Auto-GPT, ang BabyAGI, na likha ni Yohei Nakajima, ay naka-host din sa GitHub. Automatic itong nagge-generate, nagpi-prioritize, at nag-e-execute ng tasks na naaayon sa isang set na objective. Kailangan mo ng Docker software at API key mula sa OpenAI o Pinecone para ma-access at magamit ang tool na ito.

Sa core nito, ang BabyAGI ay isang language model na nakikipag-interface sa isang task list. Ini-store nito ang mga natapos na tasks sa isang database, na nagsisilbing “memory” ng model para sa context kapag nagfo-formulate at nag-e-execute ng bagong tasks. Kahit na kulang ang base script sa internet research o autonomous code execution capabilities, na-introduce na ito sa mga derivative versions.

Microsoft JARVIS

Ang Microsoft JARVIS, na kilala rin bilang HuggingGPT, ay isang multi-AI model system kung saan ang GPT models mula sa OpenAI ang nagsisilbing controller.

Incorporate ng JARVIS ang iba’t ibang open-source models para sa pagproseso ng images, videos, audio, at iba pa. Kaya nitong kumonekta sa internet at mag-access ng files. At tulad ng BabyAGI at Auto-GPT, ina-assess nito ang tasks at pinipili ang pinaka-angkop na model para sa kanilang completion.

AgentGPT

AgentGPT ay isang web-based na extension ng Auto-GPT/BabyAGI concept. Pwede mong i-launch ang iyong autonomous agent gamit ang browser sa pamamagitan ng pagsunod sa instructions.

Sa pinakahuling update, ang AgentGPT ay may mga sumusunod na features:

• Database-backed long-term memory.
• Web browsing at interaction sa mga websites at indibidwal
• Pag-save ng mga agent runs

Epekto ng Auto-GPT sa Hinaharap ng AI

Ang Auto-GPT at mga katulad na agents ay malamang na nagrerepresenta ng susunod na yugto sa AI evolution. Malamang na makikita natin ang mas maraming innovative, refined, diverse, at practical na AI tools sa hinaharap. Ang mga advancements na ito ay may potential na baguhin kung paano tayo magtrabaho, maglibang, at makipag-communicate. Pero, hindi nito agad na-aaddress ang mga challenges na inherent sa generative AI. Kasama dito ang inconsistent na accuracy ng output at ang posibleng paglabag sa intellectual property rights at pati na rin ang potential na misuse ng AI para magkalat ng biased o harmful na content. 

Tungkol naman sa mga banta ng AI agents na umabot sa punto ng super-intelligence, inilarawan ito ng physicist at best-selling author na si Max Tegmark sa kanyang 2017 na libro na Life 3.0.

“Ang tunay na alalahanin ay hindi ang malevolence, kundi ang competence. Ang isang superintelligent AI ay, sa definition, napakahusay sa pag-abot ng kanyang mga goals, anuman ang mga ito, kaya kailangan nating tiyakin na ang kanyang mga goals ay naka-align sa atin”.

Mga Madalas Itanong