Tehnologije veštačke inteligencije (AI) doživljavaju brz razvoj, transformišući brojne industrije i sektore.
Globalno tržište veštačke inteligencije, prema predviđanjima, dostići će 1.811,8 milijardi dolara, sa impresivnom složenom godišnjom stopom rasta (CAGR) od 37,3%. Ovi podaci ilustruju brz napredak i sve širu primenu AI tehnologija, a jedna od takvih, savremenih tehnologija su i GPT agenti.
Verovatno ste već čuli i koristili alate poput Chat GPT-a, koji izvršavaju zadatke pojedinačno – primajući ulaz u obliku upita i vraćajući odgovarajući izlaz.
Međutim, GPT agenti idu korak dalje. Oni razmišljaju dublje i generišu odgovore koji podsećaju na ljudske, koristeći sofisticirane algoritme. Poznati i kao autonomni agenti, GPT agenti reaguju na upite, okolnosti i događaje nezavisno od originalnog korisničkog zahteva. Oni generišu odgovore sve dok ne odgovore na postavljeno pitanje i zadovolje nameru korisnika.
Ako vam je ovo zvučalo komplikovano, ne brinite.
Detaljno ćemo istražiti šta su GPT agenti, navodeći primere, kako funkcionišu, njihove prednosti, potencijalnu primenu, kao i buduće mogućnosti ove napredne AI tehnologije.
Šta su GPT agenti?
Pre nego što zajedno istražimo GPT agente, prvo razmotrimo pojedinačno značenje termina GPT i agent.
GPT, ili Generativni Pre-trening Transformator, je osnovni model dubokog i mašinskog učenja (ML) koji pokreće velike jezičke modele (LLM) kao što je Chat GPT. Obučen je na velikim skupovima podataka kako bi generisao ljudske odgovore na zadati upit.
Agent je napredni jezički model koji deluje i nastavlja da radi iterativno kako bi završio određeni zadatak. Sastoji se od složenih procesa gde LLM komunicira sam sa sobom, bez ljudske intervencije. To ga razlikuje od alata kao što je Chat GPT, gde dobijate samo jedan odgovor na postavljeno pitanje.
Dakle, spajajući ove dve definicije, GPT agente možemo definisati kao AI programe koji, kada im se dodeli konkretan zadatak, mogu samostalno kreirati, izvršavati, određivati prioritete i menjati prioritete zadataka. To se postiže kroz samo-usmerene instrukcije u petlji, gde se akcije preduzimaju u svakoj iteraciji radi postizanja krajnjeg cilja.
Budući da su GPT agenti obučeni na ogromnim količinama podataka, lako razumeju kontekst, uče obrasce i nijanse jezika, što im omogućava da generišu relevantne i koherentne odgovore. Zahvaljujući osnovnoj tehnologiji dubokog učenja, GPT agenti mogu verno imitirati ljudsko ponašanje i razgovor, što ih čini izuzetno korisnim za korisničku podršku, virtuelnu pomoć, automatizaciju i kreiranje sadržaja.
Značaj GPT agenata u NLP-u
GPT agenti imaju veliki uticaj na obradu prirodnog jezika (NLP) zbog svoje sposobnosti da generišu izlaze slične ljudskim i vrhunske rezultate u raznim zadacima, uključujući dovršavanje teksta, prevođenje jezika, analizu sentimenta, odgovaranje na pitanja i drugo.
Zahvaljujući svojoj svestranosti i sposobnosti generisanja teksta koji liči na ljudski, GPT agenti značajno doprinose kreiranju sadržaja, chatbotovima, virtuelnoj pomoći i kreativnom pisanju. Razumevanje konteksta i generisanje relevantnih upita su neprocenjivi u NLP-u.
Pored toga, GPT agenti igraju veliku ulogu u prevođenju i višejezičnim aplikacijama u NLP-u. Oni su obično fino podešeni za prevođenje, omogućavajući komunikaciju među različitim jezicima.
Štaviše, GPT agenti mogu se baviti izazovima u NLP-u, uključujući pristrasnost i diskriminaciju, kako bi promovisali inkluzivnost i imali pozitivan društveni uticaj.
Dakle, zbog efikasnosti velikih, unapred obučenih jezičkih modela, koji poboljšavaju generisanje i automatizaciju sadržaja, prenos znanja i podstiču istraživanje i razvoj, GPT agenti su postali kamen temeljac za savremeni NLP.
Kako GPT agenti rade?
GPT agenti, ili autonomni agenti, koriste arhitekturu transformatora za obradu sekvencijalnih podataka. Oni razumeju i generišu tekst sličan ljudskom, na osnovu primljenog ulaza.
Jednostavno rečeno, GPT agenti razumeju i analiziraju osnovni cilj i kreiraju niz zadataka za njegovo postizanje, izvršavajući ih korak po korak.
Pored toga, GPT agenti poseduju niz drugih sposobnosti koje im omogućavaju da izvrše bilo koji digitalni zadatak koji čovek može, uključujući:
- Pristup internet pretrazi i korišćenju dodataka i aplikacija
- Pristup kratkoročnoj i dugoročnoj memoriji
- Pristup platnim sistemima kao što je kreditna kartica
- Pristup velikim jezičkim modelima (LLM) kao što je GPT za odgovaranje, analizu, sumiranje ili davanje mišljenja.
Ovi GPT agenti funkcionišu na različite načine. Neki rade u pozadini, bez znanja korisnika, dok su drugi autonomni agenti vidljivi, omogućavajući korisnicima da prate svaki korak i proces AI.
Dobar skup podataka koji služi kao baza znanja, memorija, i tehnike kao što su učenje uz pomoć i donošenje odluka, čine osnovu rada GPT agenta.
Sledi prikaz okvira koji GPT agent prati, sa detaljnom analizom svake faze.
Izvor: topapps.ai
- Korisnik daje zadatak ili cilj GPT agentu.
- Zadatak se zatim stavlja u red zadataka, koji prosleđuje cilj ‘Agentu za izvršenje’.
- Iz izvršnog agenta, zadatak se šalje u ‘Memoriju’, gde se čuva.
- Zatim se dodaje kontekst cilju, učeći iz baze znanja. Informacije se šalju izvršnom agentu i prosleđuju ‘Agentu za kreiranje zadataka’.
- Uzimajući u obzir cilj i kontekst, agent za kreiranje zadataka sada kreira nove zadatke i šalje ih u red zadataka.
- Zadaci se zatim šalju ‘Agentu za određivanje prioriteta zadataka’, koji određuje prioritete zadataka.
- Nakon što su zadaci prioritetno razvrstani, agent za određivanje prioriteta zadataka šalje uređenu listu zadataka u red zadataka, a proces se nastavlja sve dok se cilj ne ispuni i korisnik ne dobije odgovor na postavljeno pitanje.
GPT agenti demonstriraju snagu LLM-a sa veštačkom inteligencijom da autonomno kreiraju nove zadatke, određuju im prioritete i ponovo ih određuju sve dok se cilj ne postigne. Ovo pokazuje prilagodljivu prirodu velikih jezičkih modela sa AI.
Iako je ovim objašnjen tehnički rad velikog jezičkog modela, pogledajmo primer za bolje razumevanje načina funkcionisanja GPT agenta.
Razmotrimo GPT agenta kojem postavljamo upit: „Pronađi najnovija dostignuća u AI i napiši rezime o tome.“
- Prvi korak je postavljanje relevantnog upita GPT agentu.
- GPT agent čita i pokušava da razume cilj pomoću OpenAI-jevog GPT-4, kreirajući zadatke za postizanje cilja.
- Na primer, prvi zadatak koji agent kreira može biti „Pretraži Google za najnovija dostignuća u veštačkoj inteligenciji“.
- Agent pretražuje Google o najnovijim dostignućima u oblasti AI, pronalazi listu relevantnih članaka i ispisuje listu linkova – završavajući prvi zadatak.
- Međutim, ovo nije krajnji cilj i ne ispunjava osnovni zadatak. Dakle, GPT agent ponovo analizira cilj: da pronađe najnovija dostignuća u AI i napiše kratak rezime o tome. Na osnovu ovog razumevanja i završenog prvog zadatka, GPT agent kreira sledeći skup zadataka.
- Na primer, može kreirati zadatke kao što su 1. Napišite rezime izvršenog istraživanja, 2. Pročitajte sadržaj gornjih linkova da biste pronašli najnovija dostignuća u veštačkoj inteligenciji.
- Pre nego što nastavi, GPT agent shvata da ne bi trebalo da piše rezime, već da prvo pročita sadržaj i tek onda napiše rezime. Na osnovu ovog razumevanja, agent postavlja prioritete zadacima: 1. Pročitajte sadržaj gornjih linkova da biste pronašli najnovija dostignuća u AI, i 2. Napišite rezime izvršenog istraživanja.
- GPT agent čita sadržaj članaka, a zatim se vraća u red zadataka da proveri svoj sledeći zadatak: pisanje kratkog rezimea.
- Agent zatim piše rezime i šalje ga kao konačan rezultat, zadovoljavajući nameru i ispunjavajući krajnji cilj.
Ovo je jednostavan prikaz toka rada GPT agenta, sa jednostavnim primerom.
Slučajevi upotrebe GPT agenata
Pre nego što pređemo na prednosti, pogledajmo različite slučajeve upotrebe GPT agenata.
- Lična pomoć/pristup internetu: Autonomni agenti se mogu koristiti za izvršavanje niza zadataka, uključujući pretraživanje interneta radi traženja odgovora na upite, upravljanje finansijama i kalendarima, rezervisanje putovanja ili drugih događaja i praćenje zdravlja i aktivnosti.
- Generisanje sadržaja: GPT agenti mogu generisati visokokvalitetan sadržaj, kao što su blogovi, marketinški materijal i objave na društvenim mrežama, štedeći vreme kreatorima sadržaja.
- Interaktivne igre: GPT agenti se mogu koristiti i za upravljanje interaktivnim igrama, kao što je razvoj adaptivnih AI likova, kreiranje interaktivnih NPC-a i ponuda kontekstualizovane interakcije u igri.
- Korisnička podrška: GPT agenti mogu efikasno obrađivati zahteve za korisničku podršku putem chatbotova, pružajući podršku na veb lokacijama, aplikacijama i platformama za razmenu poruka. Oni primaju upite klijenata o prošlim transakcijama, plaćanjima ili pitanja o proizvodima ili uslugama na veb lokaciji.
- Finansijsko upravljanje: GPT agenti takođe nude finansijsku pomoć, kao što je pružanje finansijskih saveta, automatsko otkrivanje prevara i procena rizika, procene kreditnih kartica, upravljanje usklađenošću, izveštavanje itd.
Ovo su samo neki od slučajeva upotrebe GPT agenata. Njihova primena se proteže na širok spektar drugih oblasti, uključujući prediktivnu analizu, interaktivno pripovedanje, istraživanje i analizu podataka, zdravstvene i medicinske aplikacije i još mnogo toga.
Prednosti GPT agenata
GPT agenti donose revoluciju u poslovanju. Ovo su ključne prednosti GPT agenata:
- Poboljšana efikasnost: Automatizacijom repetitivnih zadataka, kao što su istraživanje proizvoda, kreiranje nacrta članaka ili upravljanje korisničkom podrškom, GPT agenti mogu pojednostaviti uzastopne zadatke, poboljšavajući ukupnu produktivnost i efikasnost poslovanja.
- Poboljšano donošenje odluka: Budući da su obučeni na velikim skupovima podataka, GPT agenti pružaju vredne uvide kompanijama koristeći mogućnosti ML-a i analitiku podataka, omogućavajući im da donose bolje informisane odluke.
- Konkurentska prednost: Generisanjem ključnih uvida i automatizacijom radnih procesa, GPT agenti mogu pomoći kompanijama da ostanu ispred konkurencije.
- Skalabilnost: GPT agenti se lako mogu prilagoditi i razvijati prema promenljivim potrebama i zahtevima preduzeća, kako njihovi procesi postaju složeniji, što ih čini skalabilnim i vrlo prilagodljivim rešenjima.
- Efikasnost troškova: GPT agenti pomažu preduzećima da smanje troškove rada i poslovanja automatizacijom procesa, identifikovanjem područja za poboljšanje i poboljšanjem raspodele resursa.
- Rešavanje kompleksnih problema: Sposobnost GPT agenata da pamte prošle postupke i iskustva, i da obrađuju velike količine podataka, čini ih idealnim rešenjem za rešavanje složenih problema.
Sada ćemo istražiti ograničenja GPT agenata.
Ograničenja GPT agenata
GPT agenti imaju i određene nedostatke i ograničenja, uključujući:
- Bezbednosni problemi: Mnogi GPT agenti izgrađeni na osnovnim LLM modelima nemaju ugrađene alate ili zaštitne mere neophodne za osiguranje bezbednosti i integriteta podataka, što bezbednost čini velikom brigom prilikom upotrebe GPT agenata.
- Bezbednosni problemi: Kada se GPT agenti koriste za kontrolu saobraćaja i autonomna vozila, uvek postoji zabrinutost za bezbednost, kao što su povrede zbog ograničene ljudske kontrole i dodatnih senzora.
- Mogućnosti zloupotrebe AI: Jedna od najvećih briga u vezi sa GPT agentima je da se mogu koristiti i obučavati u zlonamerne svrhe i da odstupe od originalne namere obuke, što otežava preuzimanje kontrole.
- Pristrasnost i etički problemi: GPT agenti mogu davati neprikladne i pristrasne rezultate zbog pristrasnosti u podacima za obuku. Stoga je ublažavanje etičkih razlika i predrasuda, i osiguravanje pravednosti, glavni izazov za preduzeća, posebno kada skupovi podataka za obuku sadrže pristrasnosti.
- Nedostatak obrade multimedije: GPT agenti su prvenstveno dizajnirani za rad sa tekstualnim podacima, što ograničava njihovu sposobnost rada sa multimedijom i obrade multimodnih podataka, kao što su audio, slike i video, bez dodatnih specijalizovanih modela.
Takođe je važno biti svestan ograničenja GPT agenata kako bi se oni koristili odgovorno, bezbedno i etički.
Dostupno je nekoliko alata GPT agenata, uključujući Agent GPT i Auto GPT, koji demonstriraju upotrebu GPT agenata u stvarnim situacijama.
#1. Agent GPT
Agent GPT je svestran i moćan AI alat otvorenog koda za konfigurisanje, kreiranje i primenu autonomnih AI agenata bez potrebe za stalnim korisničkim unosom. Dovoljno je da navedete svoj cilj, a Agent GPT, zasnovan na GPT 3.5 arhitekturi, radi ostalo.
On generiše tekst visokog kvaliteta u realnom vremenu, povezujući više LLM-ova, omogućavajući svakom agentu da pamti prethodne zadatke i iskustva.
Ovo omogućava Agent GPT-u da uči iz sopstvenih prethodnih iskustava i da vremenom proizvodi mnogo bolje i tačnije rezultate.
#2. Auto-GPT
Auto-GPT je autonomni agent otvorenog koda zasnovan na OpenAI-jevom GPT-4 modelu, koji autonomno izvršava zadatke kako bi postigao krajnji cilj korisnika.
Kreirao ga je Toran Bruce Richards, a Auto-GPT je javno dostupan na GitHub-u. Uskoro će biti dostupan i u GUI/veb aplikaciji. Može neprimetno komunicirati sa aplikacijama, softverom i lokalnim i onlajn uslugama, kao što su programi za obradu teksta i veb pretraživači, da bi izvršio zadati zadatak.
Saznajte više o instaliranju Auto-GPT-a kroz ovaj jednostavan vodič korak po korak.
#3. BabyAGI
BabyAGI je Python skripta otvorenog koda, kojom se nezavisno upravlja na GitHub-u, inspirisana ljudskim kognitivnim razvojem.
Ovaj sistem za upravljanje zadacima, koji pokreće veštačka inteligencija, koristi OpenAI i vektorske baze podataka, kao što su Weaviate i Chroma, za kreiranje, određivanje prioriteta i izvršavanje zadataka. Fokusira se na učenje jezika, učenje uz pomoć i kognitivni razvoj za učenje i izvršavanje složenih zadataka.
#4. SuperAGI
SuperAGI je autonomni AI okvir koji vam pomaže da brzo, lako i pouzdano razvijete i primenite autonomne GPT agente.
Hiljade kompanija, uključujući gigante kao što su Amazon, Microsoft, Google, Tesla i IBM, veruju i koriste SuperAGI za automatizaciju svojih poslovnih procesa i izgradnju autonomnih aplikacija.
SuperAGI takođe obezbeđuje šablone za kreiranje jednostavnih softverskih aplikacija koristeći specifične ciljeve i uputstva. Ostale ključne karakteristike uključuju skladištenje memorije agenta, menadžer resursa, telemetriju performansi, više vektorskih baza podataka i heuristiku detekcije petlje.
Kako izgleda budućnost GPT agenata?
Trenutno su GPT agenti u početnoj fazi eksperimentisanja, razvoja, neuspeha i uspeha, gde istraživači i programeri isprobavaju nove stvari i slučajeve kako bi ugradili autonomne agente u poslovne procese.
Iako komercijalni proizvodi koji koriste GPT agente još nisu objavljeni, jer je tehnologija još uvek u fazi razvoja, ovo će se uskoro promeniti. Predviđa se da će se GPT agenti pojaviti u svakom sektoru, automatizujući procese kao što su istraživanje i analiza podataka, obrazovanje i učenje, zdravstvo i medicina, i automobilska industrija.
Međutim, sa razvojem i tehnološkim napretkom autonomnih GPT agenata, osiguravanje etičke primene, transparentnosti, odgovornosti i odgovornosti biće ključni i veliki izazov za prevazilaženje.
Biće zanimljivo i uzbudljivo videti šta će GPT agenti doneti u budućnosti i kako će transformisati svakodnevne poslovne procese i tokove rada.
Zatim pogledajte Chat GPT sa VS Code: prvi korak ka jednostavnom kodiranju.