Bản thân ChatGPT là một công cụ AI mạnh mẽ nhưng khi hoàn thành một dự án, nó cần có sự can thiệp của con người vì bạn cần nhập các câu lệnh (Prompt) mới trong mỗi bước thực hiện. Để làm cho công việc này dễ dàng hơn, các nhà phát triển đã tạo ra các AI agent – tự động có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ khi được giao một mục tiêu chính.
Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ so sánh hai trong số các AI agent này – BabyAGI và Auto-GPT để xem chúng khác nhau như thế nào về cấu trúc, kỹ thuật và mục đích, đồng thời giúp bạn tìm ra công cụ nào có thể phù hợp nhất với mình.
BabyAGI là gì?
BabyAGI là một Trí thông minh nhân tạo tổng hợp tự động được phát triển bởi Yohei Nakajima để tạo và thực hiện các tác vụ dựa trên mục tiêu mà bạn cung cấp. Nó sử dụng tập lệnh Python tận dụng các công nghệ khác nhau từ OpenAI, Pinecone, LangChain và Chroma để tự động hóa các tác vụ nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể.
Trong khi các công cụ AI như ChatGPT sử dụng các mô hình ngôn ngữ để diễn giải các truy vấn của bạn và cung cấp phản hồi, BabyAGI sử dụng các mô hình ngôn ngữ để tạo danh sách nhiệm vụ cần thiết để đạt được mục tiêu. Khi tạo danh sách nhiệm vụ, tác nhân AI sẽ thực hiện từng nhiệm vụ một và sau đó tạo thêm nhiệm vụ dựa trên kết quả từ các nhiệm vụ trước đó miễn là đạt được mục tiêu.
BabyAGI và Auto-GPT: Chúng khác nhau như thế nào?
Bạn có thể sử dụng cả BabyAGI và AutoGPT để hoàn thành một mục tiêu đã định và kết quả bạn nhận được từ cả hai mục tiêu ít nhiều sẽ giống nhau. Tuy nhiên, quá trình đạt được mục tiêu và cách cả hai công cụ này tiếp cận mục tiêu là điều khiến chúng khác biệt.
1. Cấu trúc
BabyAGI sử dụng mô hình GPT-4 của OpenAI làm yếu tố ngôn ngữ cốt lõi cùng với khung mã hóa LangChain, cơ sở dữ liệu vector Pinecone và Chrome. Tất cả các công nghệ này được kết hợp bằng cách sử dụng tập lệnh Python để tạo ra một loạt các tác nhân AI có thể hoàn thành một nhóm nhiệm vụ để đạt được mục tiêu được xác định trước.
Auto-GPT sử dụng cùng một mô hình GPT-4 từ OpenAI nhưng kết hợp nó với GPT-3.5 để đạt được mục tiêu. Khi một mục tiêu được chỉ định, Auto-GPT sẽ tạo mã để tạo các tác vụ bằng GPT-4 và kết quả của các tác vụ này được lưu và xử lý bằng GPT-3.5, về cơ bản được sử dụng làm không gian bộ nhớ ảo cho các tác vụ trước đó.
2. Phương pháp
Khi một mục tiêu được nhập vào BabyAGI, nó sẽ tạo nhiều nhiệm vụ và thực hiện từng nhiệm vụ một theo cách sao cho kết quả của một nhiệm vụ xác định nhiệm vụ tiếp theo. Với sự trợ giúp của Pinecone và LangChain, tác nhân AI có thể lưu giữ Trí nhớ dài hạn về các nhiệm vụ và sự kiện, giúp tìm nạp thông tin nhanh hơn để đạt được mục tiêu một cách hiệu quả. Do quá trình này bao gồm việc giải mã kết quả từ các nhiệm vụ trước đó bằng phương pháp thử và sai, BabyAGI có thể đưa ra các quyết định phức tạp mà không làm mất dấu mục tiêu đã xác định trước.
Trong khi đó, Auto-GPT được thiết kế để tạo và chạy nhiều tác vụ cùng lúc bằng GPT-4 và tạo không gian bộ nhớ nhân tạo bằng GPT-3.5 để lưu trữ kết quả từ các tác vụ trước đó. Nó có thể tạo thêm nội dung bằng cách sử dụng các ứng dụng và dịch vụ trên internet cũng như dữ liệu được lưu trữ cục bộ trên máy tính để giúp đưa ra quyết định tốt hơn. Mặc dù Auto-GPT có quyền truy cập rộng hơn vào các nguồn dữ liệu nhưng đôi khi nó có thể trích xuất dữ liệu chưa được gắn nhãn mà không có hướng thích hợp để tạo kết quả mở rộng.
3. Mục đích
Vì Auto-GPT được đào tạo để cung cấp trả lời văn bản giống con người nên chúng rất hữu ích để tạo nội dung, tóm tắt văn bản và dịch văn bản sang hơn một chục ngôn ngữ. Với quyền truy cập vào các dịch vụ từ internet và các file cục bộ, Auto-GPT có thể được sử dụng để tạo nội dung văn bản chi tiết dựa trên một mục tiêu duy nhất. Về cơ bản, nó có thể được sử dụng thay thế cho ChatGPT, nơi bạn có thể được yêu cầu nhập nhiều lệnh Prompt để tạo cùng một loại nội dung một cách chi tiết.
Mặt khác, BabyAGI có khả năng nhận thức giống như con người, giúp nó hữu ích cho các tác vụ yêu cầu kiểm soát các tham số và đưa ra quyết định. Với tập hợp các mục tiêu phù hợp, bạn có thể tận dụng BabyAGI trong lĩnh vực giao dịch tiền điện tử, lái xe tự hành, người máy và thậm chí là chơi game.
4. Kết quả
BabyAGI được đào tạo với các tình huống trong thế giới thực và môi trường mô phỏng để hoàn thành các tác vụ phức tạp nhanh hơn và chính xác hơn. Khi được trang bị dữ liệu liên quan, BabyAGI có thể tạo ra kết quả chính xác nhanh hơn mà không làm mất tập trung vào mục tiêu ban đầu.
Tuy nhiên, hiệu suất của nó chỉ tốt bằng phạm vi dữ liệu đào tạo của nó vì BabyAGI được đào tạo trên các tình huống trong thế giới thực và môi trường mô phỏng. Nó không có quyền truy cập vào các ứng dụng và dịch vụ có sẵn trên internet, khiến việc sử dụng nó bị giới hạn ở một số trường nhất định.
Auto-GPT có quyền truy cập vào internet giúp tìm kiếm thông tin dễ dàng hơn. Nó có thể thu thập dữ liệu từ các dịch vụ internet như ứng dụng, trang web, sách, tài liệu và bài báo, đồng thời sử dụng dữ liệu đó để hoàn thành các nhiệm vụ cần thiết nhằm đạt được mục tiêu của bạn. Có những ưu và nhược điểm đối với khía cạnh này của Auto-GPT vì dữ liệu bổ sung có thể khiến nó tạo ra nhiều nội dung mô tả hơn nhưng cũng có thể tạo ra kết quả kém chính xác hơn do công cụ có thể trích xuất nội dung từ dữ liệu không được gắn nhãn mà không có sự giám sát.
Do được thiết kế để chạy nhiều tác vụ cùng lúc, Auto-GPT đôi khi có thể mất dấu mục tiêu chính khi nó gặp khó khăn khi hoàn thành một trong các tác vụ được tạo.
BabyAGI làm được gì mà Auto-GPT không làm được?
BabyAGI làm tốt một số tác vụ mà bạn không thể sử dụng Auto-GPT.
- Nó có Trí nhớ dài hạn vì nó sử dụng LangChain và Pinecone để lưu trữ và truy xuất thông tin, do đó tìm nạp kết quả nhanh hơn Auto-GPT.
- Vì BabyAGI có thể liên tục tìm hiểu phản hồi từ lệnh Prompt và kết quả nhiệm vụ trên cơ sở thử và sai, nên nó có khả năng đưa ra các quyết định nhận thức giống như con người.
- Tính quyết đoán của nó làm cho nó trở thành một công cụ hiệu quả cho giao dịch tiền điện tử, người máy và lái xe tự động.
- BabyAGI cũng được trang bị để viết và chạy mã để đáp ứng các mục tiêu nhất định.
Auto-GPT làm được gì mà BabyAGI không làm được?
Có một số điều quan trọng mà Auto-GPT làm tốt hơn BabyAGI.
- Auto-GPT có thể truy cập nhiều dữ liệu hơn khi tạo phản hồi cho mục tiêu đã xác định trước của bạn. Nó có thể thu thập nội dung từ các ứng dụng và dịch vụ internet như trang web, bài báo và sách để tìm kiếm thông tin về một chủ đề cụ thể.
- Nó có thể tạo ra các văn bản giống con người với chất lượng cao nhờ dữ liệu đào tạo phong phú của nó khiến nó hữu ích cho việc gửi email, chuẩn bị báo cáo và nghiên cứu thị trường.
- Ngoài GPT-4, Auto-GPT cũng có quyền truy cập vào OpenAI’s DALL-E, khiến nó hữu ích cho việc tạo hình ảnh mà BabyAGI không có khả năng.
- Auto-GPT cung cấp tính năng chuyển văn bản thành giọng nói có thể được kết hợp bằng mã đơn giản trong tập lệnh Python. BabyAGI hiện không cung cấp chức năng ra lệnh bằng giọng nói.
Đó là tất cả những gì bạn cần biết về BabyAGI khác với Auto-GPT như thế nào.
