Examinons de plus près deux leaders de l’IA – Baby AGI et AutoGPT
Explorons les particularités de Baby AGI par rapport à AutoGPT – chacun ayant ses propres capacités et rôles dans la réalisation de vos objectifs en matière d’IA.
Lorsqu’il s’agit d’exploiter la puissance de l’IA, ChatGPT est sans aucun doute un outil monumental. Cependant, la réalisation des projets repose toujours sur l’interaction humaine – l’acte répétitif de saisir des invites à chaque étape.
Conscients de cette friction, les visionnaires de la technologie ont créé des agents d’IA autonomes capables d’effectuer des tâches multiples dans le cadre d’un objectif principal unique. Examinons maintenant de plus près deux de ces leaders de l’IA – Baby AGI et AutoGPT, tout en démêlant les aspects contrastés de leurs diverses caractéristiques.
Qu’est-ce que Baby AGI ?
Après tout, qu’est-ce que Baby AGI exactement ? Développé par Yohei Nakajima, Baby AGI est une merveille d’intelligence artificielle autonome et générale. Cette entité ingénieuse s’appuie sur les objectifs que vous lui fournissez, à l’aide d’un script Python qui utilise les technologies d’OpenAI, Pinecone, LangChain et Chroma. Quel est votre objectif ? Automatiser des tâches en se concentrant précisément sur la réalisation d’un objectif spécifique.
Contrairement aux outils d’IA tels que ChatGPT qui utilisent des modèles de langage pour comprendre vos questions et générer des réponses, Baby AGI utilise des modèles de langage pour créer une liste complète de tâches conçues pour atteindre un objectif. L’ingénieux agent d’IA exécute ensuite ces tâches de manière séquentielle, en dérivant de nouvelles tâches à partir des résultats précédents, jusqu’à ce que l’objectif principal soit atteint.
Qu’est-ce qu’AutoGPT ?
AutoGPT est un agent d’IA autonome qui utilise la puissance des modèles GPT-4 et GPT-3.5 d’OpenAI pour atteindre un objectif fixé. En recevant un objectif spécifique, AutoGPT génère du code pour créer des tâches en utilisant GPT-4. Les résultats de ces tâches sont stockés et traités à l’aide de GPT-3.5, qui agit essentiellement comme un espace mémoire virtuel pour les tâches précédentes.
Contrairement à de nombreux outils d’IA traditionnels, AutoGPT est conçu pour créer et exécuter plusieurs tâches simultanément, avec la possibilité d’accéder à une grande variété de sources de données, à la fois localement sur un ordinateur et en ligne. Il est particulièrement efficace pour générer des réponses textuelles semblables à celles d’un humain et est utile pour des tâches telles que la génération de contenu, le résumé de textes et la traduction de textes dans plusieurs langues.
Baby AGI vs AutoGPT : quelles sont les différences ?
Mais comment Baby AGI et AutoGPT se comparent-ils lorsque nous nous plongeons dans la comparaison entre Baby AGI et AutoGPT ? À première vue, les deux peuvent être utilisés pour atteindre un objectif fixé, en fournissant des résultats comparables. Cependant, c’est le cheminement vers cet objectif et l’approche utilisée par chaque outil qui les distinguent, faisant de la comparaison entre Baby AGI et AutoGPT une exploration fascinante.
La structure
Le cadre de Baby AGI est une combinaison du modèle GPT-4 d’OpenAI en tant qu’élément central du langage, du cadre de codage de LangChain, de la base de données vectorielle de Pinecone et de Chrome. Tous ces composants technologiques sont intégrés par le biais d’un script Python pour créer un ensemble d’agents IA, dont la mission est d’exécuter une série de tâches convergeant vers un objectif prédéfini.
AutoGPT réunit le même modèle OpenAI GPT-4 avec GPT-3.5 dans une quête pour le même objectif. Avec un objectif en tête, AutoGPT génère habilement du code via GPT-4 pour créer des tâches, dont les résultats sont stockés et traités avec GPT-3.5, qui agit comme un espace de mémoire virtuel pour les tâches passées.
Tactique
La technique Baby AGI, lorsqu’elle est dotée d’un objectif, consiste à générer plusieurs tâches et à les exécuter avec diligence dans l’ordre. Cette séquence est conçue de manière à ce que le résultat d’une tâche guide la formulation de la suivante. Pinecone et LangChain assistent l’agent IA en lui permettant de conserver une mémoire à long terme des tâches et des événements, ce qui garantit une récupération rapide des données et une réalisation efficace des objectifs. Grâce à son processus inhérent de décodage par essais et erreurs des tâches passées, Baby AGI peut naviguer dans des scénarios décisionnels complexes sans s’éloigner de l’objectif principal.
En revanche, AutoGPT est conçu pour créer et exécuter simultanément plusieurs tâches à l’aide de GPT-4, tout en créant un espace mémoire artificiel avec GPT-3.5 pour archiver les résultats des tâches passées. Cet agent d’intelligence artificielle est équipé pour générer du contenu complémentaire par le biais de diverses applications et services Internet, ainsi que des données stockées localement, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées. Cependant, l’accès étendu aux données d’AutoGPT conduit parfois à l’extraction de données non étiquetées sans direction appropriée, générant des résultats étendus mais potentiellement moins ciblés.
Mission
La bataille entre Baby AGI et AutoGPT révèle leurs objectifs distincts. AutoGPT, qui a appris à générer des réponses textuelles semblables à celles des humains, est un outil de choix pour la création de contenu, le résumé de texte et la traduction en plusieurs langues. Son accessibilité aux services Internet et aux fichiers locaux en fait un partenaire fiable pour la création d’un contenu textuel détaillé basé sur un objectif unique. Essentiellement, AutoGPT peut être une alternative viable à ChatGPT, où la génération d’un contenu similaire nécessiterait plusieurs instructions.
D’autre part, Baby AGI, qui présente des capacités cognitives semblables à celles de l’homme, excelle dans les tâches qui nécessitent un contrôle des paramètres et une prise de décision. Avec des objectifs soigneusement définis, le potentiel de Baby AGI peut être exploré dans des domaines tels que les échanges de crypto-monnaies, la conduite autonome, la robotique et même les jeux.
Résultats
L’analyse des résultats de la comparaison entre Baby AGI et AutoGPT montre que Baby AGI est une IA formée à des scénarios réels et à des environnements simulés, ce qui lui permet d’accomplir des tâches complexes avec rapidité et précision. Armé de données pertinentes, Baby AGI peut potentiellement fournir rapidement des résultats précis sans s’écarter de l’objectif initial. Cependant, sa compétence est limitée par les données de formation, car son environnement d’apprentissage est basé sur des scénarios réels et simulés sans accès à Internet, ce qui limite son applicabilité.
L’accès à Internet d’AutoGPT facilite la recherche d’informations, en obtenant des données à partir de divers services Internet, tels que des applications, des sites Web, des livres, des documents et des articles, afin d’effectuer des tâches convergeant vers l’objectif. Cette facette d’AutoGPT est une arme à double tranchant : si les données supplémentaires permettent de créer un contenu plus descriptif, elles peuvent également conduire à des résultats moins précis en raison de l’extraction possible de données non étiquetées sans supervision. En outre, la conception de l’AutoGPT, qui permet d’exécuter plusieurs tâches simultanément, peut parfois faire perdre de vue l’objectif principal lors de l’exécution d’une tâche spécifique.
Les capacités uniques de Baby AGI
Baby AGI excelle dans certains domaines et surpasse AutoGPT. Baby AGI possède une mémoire à long terme, grâce à LangChain et Pinecone. Ces outils permettent à Baby AGI de stocker et de récupérer des informations rapidement, fournissant des résultats plus rapidement qu’AutoGPT. En outre, la capacité de Baby AGI à apprendre continuellement à partir des messages et des résultats des tâches par essais et erreurs lui permet de prendre des décisions cognitives semblables à celles d’un être humain. Cela en fait un outil habile pour des applications telles que le trading de crypto-monnaies, la robotique et la conduite autonome. En outre, Baby AGI est capable d’écrire et d’exécuter du code pour atteindre certains objectifs.
Les capacités uniques d’AutoGPT
D’autre part, dans la comparaison entre Baby AGI et AutoGPT, il y a des aspects où AutoGPT excelle. L’accès complet d’AutoGPT aux données lorsqu’il génère des réponses pour ses objectifs prédéterminés est remarquable. Il recherche efficacement du contenu dans les applications Internet, les services, les sites Web, les articles et les livres, ce qui lui permet d’approfondir un sujet spécifique. AutoGPT excelle également dans la génération de textes de haute qualité, semblables à ceux des humains, grâce à ses nombreuses données d’entraînement. Cela en fait un outil adapté à des tâches telles que la rédaction d’e-mails, la préparation de rapports et les études de marché.
AutoGPT utilise DALL-E d’OpenAI, ce qui lui confère des capacités d’imagerie dont Baby AGI est actuellement dépourvu. Une autre caractéristique distinctive d’AutoGPT est sa fonctionnalité de synthèse vocale, facilement incorporée par un simple code Python. Cette fonctionnalité de commande vocale n’est actuellement pas disponible dans Baby AGI. Avec le contenu de Dataeconomy.
