AutoGPT란? 종합 가이드 및 ChatGPT 비교

인공 지능은 계속해서 빠른 속도로 진화하고 있습니다.

GPT-3에서 GPT-4에 이르기까지 고급 추론, 입력 설정, 미세 조정 동작 및 더 긴 컨텍스트 이해와 관련하여 상당한 개선이 있었습니다.

GPT-4와 GPT-3에 대해 자세히 알아보세요.

그러나 AI와 인간의 상호 작용은 동일하게 유지되었습니다. 원하는 결과를 얻으려면 AI 프롬프트를 신중하게 만들고 동작을 미세 조정해야 합니다.

글쎄, 당신이 AI에게 당신의 목표를 말하기만 하면 AI가 당신을 위해 모든 것을 해준다면 어떨까요? Tesla 자동차를 타고 목적지에 도착하면 적극적인 개입 없이 목적지까지 데려다 주는 것과 같습니다.

예, 자율 AI 에이전트에 대해 이야기하고 있습니다. 그리고 무엇을 추측합니까? 그들은 이미 여기 있습니다!

AutoGPT는 인터넷을 강타한 GPT-4의 최신 애플리케이션입니다. 전 세계 개발자들은 산업 전반에서 AutoGPT를 사용하여 새로운 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 그리고 일부는 AutoGPT를 AGI라고 부릅니다!

이 블로그에서는 과대 광고를 살펴보고 이해해 봅시다.

• AutoGPT란?
• AutoGPT 작동 방식
• AutoGPT와 ChatGPT를 비교하는 방법
• AutoGPT 사용 방법

그리고 더!

AutoGPT란?

AutoGPT는 OpenAI의 GPT-4 언어 모델을 활용하여 완전히 자율적이고 사용자 지정 가능한 AI 에이전트를 만드는 오픈 소스 AI 애플리케이션입니다. Toran Bruce Richards가 2023년 3월 30일에 출시했습니다. Toran은 전문 게임 개발자이며 Significant Gravitas라는 게임 회사를 설립했습니다.

AutoGPT는 독립적으로 작동하기 때문에 다른 AI 도구와 비교할 때 고유합니다. 즉, 더 이상 필요에 따라 모델을 조정할 필요가 없습니다. 대신 목표를 작성하면 AI가 나머지 작업을 수행합니다. 따라서 AutoGPT는 ChatGPT와 같은 다른 AI 애플리케이션과 같거나 더 나은 결과 품질을 유지하면서 더 이상 적극적인 역할을 할 필요가 없는 AI와 인간 간의 상호 작용을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

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AutoGPT는 어떻게 작동합니까?

AutoGPT는 AI 시스템이 다음과 같은 특정 작업을 충족하기 위해 다양한 AI 에이전트를 생성하는 자율 AI 메커니즘을 기반으로 작동합니다.

• 작업 생성 에이전트: AutoGPT에 목표를 입력하면 작업 생성 에이전트와 상호 작용하는 첫 번째 AI 에이전트입니다. 목표에 따라 이를 달성하기 위한 단계가 포함된 작업 목록을 생성하고 우선순위 지정 에이전트에게 보냅니다.
• 작업 우선 순위 지정 에이전트: 작업 목록을 수신한 후 우선 순위 지정 AI 에이전트는 실행 에이전트에 보내기 전에 순서가 정확하고 논리적인지 확인합니다.
• 작업 실행 에이전트: 우선 순위 지정이 완료되면 실행 에이전트는 작업을 차례로 완료합니다. 여기에는 결과를 얻기 위해 GPT-4, 인터넷 및 기타 리소스를 활용하는 것이 포함됩니다.

위의 에이전트도 서로 통신합니다. 따라서 실행 에이전트가 모든 작업을 완료하고 결과가 만족스럽지 않으면 작업 생성 에이전트와 통신하여 새 작업 목록을 만들 수 있습니다. 이것은 모든 사용자 정의 목표가 완료될 때까지 세 에이전트 간의 반복 루프가 됩니다.

AI 에이전트의 행동은 생각, 추론, 계획 및 비판의 네 가지 그룹으로 분류하여 사용자 인터페이스에도 표시됩니다. 첫째, AI 에이전트는 작업을 완료한 후 생각을 공유합니다. 그런 다음 AI 에이전트가 수행하는 작업을 수행하는 이유를 설명하는 추론이 옵니다. 그런 다음 시스템은 작업을 완료하기 위한 계획을 제공합니다. 마지막으로 시스템은 AI 에이전트가 실수를 수정하고 한계를 극복할 수 있도록 비판도 제공합니다.

이 계산 흐름을 공유함으로써 AutoGPT는 특정 문제에 접근하고 사용자 개입 없이 이를 극복하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

AutoGPT는 ChatGPT와 어떻게 다릅니까?

기본 LLM 모델은 동일하지만 AutoGPT와 ChatGPT 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다. 그 중 일부는 아래에 나와 있습니다.

실시간 인사이트

ChatGPT가 사용하는 최신 GPT-4 모델은 2021년 9월까지만 GPT-3.5와 동일한 데이터로 학습됩니다. 따라서 웹사이트 및 온라인 플랫폼에 액세스할 수 없으므로 ChatGPT를 사용하여 실시간 인사이트를 얻을 수 없습니다. 정보를 추출합니다.

반면에 AutoGPT는 인터넷에 액세스할 수 있습니다. 웹을 서핑할 수 있을 뿐만 아니라 소스가 합법적인지 확인할 수도 있습니다. 또한 AutoGPT는 모든 플랫폼에 액세스하여 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 AI에게 제품 판매에 대한 잠재 고객을 조사하고 홍보 이메일을 보내도록 요청하면 Gmail 계정을 사용하여 직접 이메일을 작성하고 보냅니다.

메모리 관리

컨텍스트 창은 언어 모델이 정확한 답변을 제공하는 데 매우 중요합니다. 그러나 GPT-4와 같은 LLM에서 창은 4000에서 8000 토큰으로 제한됩니다. 따라서 요구 사항이 한도를 초과하면 모델이 모든 지침을 제대로 따르지 않거나 접선에서 벗어나 신뢰할 수 없는 출력을 제공할 수 있습니다.

반면 AutoGPT는 단기 및 장기 메모리 관리에 좋습니다. AutoGPT는 벡터 데이터베이스를 사용하여 모델이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 컨텍스트 또는 이전 경험을 저장할 수 있습니다.

이미지 생성

AutoGPT는 DALL-E를 사용하므로 이미지 생성이 가능합니다. AI 에이전트에 대한 이미지 생성 기능을 활성화하려면 DALL-E에 대한 API 액세스가 필요합니다. 이 기능은 현재 ChatGPT-4에서 다중 모달 입력 방식임에도 불구하고 사용할 수 없습니다.

텍스트 음성 변환

명령줄에 python -m autogpt --speak를 입력하여 AutoGPT에서 텍스트 음성 변환을 활성화할 수 있습니다. 하지만 AutoGPT와 상호 작용할 때마다 명령을 입력해야 합니다. 다목적 AI 음성 소프트웨어인 Eleven Labs에 AutoGPT를 연결하여 음성에 다른 음성을 추가할 수도 있습니다.

AutoGPT의 한계

자율적 특성이 AI 시스템에 새로운 차원을 추가한다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 동시에 AutoGPT의 한계와 위험을 무시할 수 없습니다. 알아야 할 몇 가지 주요 제한 사항은 다음과 같습니다.

사용하기에 너무 비싸다

기능은 놀랍지만 AutoGPT의 실용성은 실망스러울 것입니다. AutoGPT는 고가의 GPT-4 모델을 사용하기 때문에 작은 작업이라도 작업 완료당 비용이 높을 수 있습니다. 이는 주로 AutoGPT가 특정 작업 단계에서 GPT-4를 여러 번 사용할 수 있기 때문입니다.

또한 입력이 동일한 경우 다른 시나리오에서 출력을 복제할 수 없기 때문에 실용적이지 않습니다. 예를 들어 도로와 잔디에서 최고의 러닝화를 찾도록 모델에 요청하면 잔디 범주에 대한 프로세스를 복제하는 함수를 생성하지 않습니다. 대신 처음부터 시작합니다.

루프에 너무 자주 갇히다

사용자가 AutoGPT에서 직면하는 가장 일반적인 문제는 루프에 걸리는 것입니다. 이 문제가 몇 분 이상 지속되면 프로세스를 다시 시작해야 함을 의미할 수 있습니다. 이는 AutoGPT가 GPT-4를 사용하여 작업을 적절하게 정의하고 분해하기 때문에 발생합니다. 따라서 결과는 AutoGPT가 어떤 조치를 취하기에 부적절합니다.

데이터 유출 가능성

AI 모델이 시스템과 인터넷에 액세스하여 자율적으로 작동하면 데이터가 유출될 수 있습니다. 보안요원이 없으니 걱정이 되고, AutoGPT 사용시 주의가 필요합니다. 적절한 지침과 안전 지침을 제공하지 않고 모델을 실행 상태로 둘 수 없습니다.

AutoGPT를 설치하는 방법?

다른 AI 도구와 달리 AutoGPT는 플랫폼 및 기능에 액세스하기 위한 간단한 가입 절차가 없습니다. AutoGPT를 사용하기 전에 요구 사항을 충족하는 다양한 소프트웨어를 다운로드해야 합니다. 따라서 작업을 쉽게 하기 위해 AutoGPT 설치를 위한 단계별 프로세스를 공유했습니다.

1단계: 필수 소프트웨어 다운로드

AutoGPT를 설치하기 위한 세 가지 주요 소프트웨어 요구 사항은 Git, Python 및 Visual Code Studio입니다. 여기에서 AutoGPT의 빠른 링크 개념 문서를 사용하여 세 가지 소프트웨어를 모두 다운로드할 수 있습니다.

2단계: API 키용 OpenAI 계정 생성

아직 계정이 없다면 OpenAI 계정을 만드십시오. 계정을 열면 API 키 탭으로 이동합니다. 비밀 키를 생성하는 옵션(아래 강조 표시됨)이 표시됩니다. 그것을 클릭하고 비밀 키를 복사하십시오.

3단계: AutoGPT 리포지토리를 하드 드라이브에 복사

AutoGPT GitHub 리포지토리를 하드 드라이브에 복사하려면 두 가지 주요 작업을 수행해야 합니다. 먼저 GitHub에서 프로젝트 링크를 복사합니다.

둘째, 명령 프롬프트를 열고 아래 이미지에 표시된 대로 링크를 붙여넣어 AutoGPT GitHub 리포지토리를 복제합니다.

VCS가 설치되어 있으면 명령 프롬프트에 코드를 입력하여 VCS 편집기에서 AutoGPT에 액세스할 수도 있습니다.

4단계: Python 모듈 설치

VCS를 열면 왼쪽에 많은 파일이 표시됩니다. 파일 중 하나는 requirements.txt입니다. 이 파일에는 AutoGPT를 실행하는 데 필요한 모듈이 표시됩니다.

이러한 모듈을 설치하려면 pip install -r requirements.txt를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 참고: 디렉토리가 리포지토리를 복사한 위치를 가리키는지 확인해야 합니다.

5단계: .env.template 파일 이름 바꾸기

VCS에서 .env.template 파일을 찾아 "."를 제거합니다. 그리고 "템플릿".

6단계: OpenAI API 키 입력

마지막 단계는 API 키를 .env 파일에 붙여넣는 것입니다. 키를 입력하고 파일을 저장한 후 명령 프롬프트로 이동하여 python -m autogpt를 입력합니다. 그게 다야. 이제 AutoGPT를 설치했으며 사용을 시작할 수 있습니다.

마무리 생각

AutoGPT의 가능성을 지켜보는 것은 흥미로울 것이라고 생각하지만, 새로운 기술에 관해서는 현실적인 기대치를 설정하는 것이 중요합니다. AutoGPT가 출시된 지 한 달도 채 되지 않았기 때문에 이 새로운 AI 애플리케이션이 다양한 사용 사례에서 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지 아직 보지 못했습니다. 또한 즉각적인 주의가 필요한 많은 개인 정보 보호 및 데이터 보안 문제가 있습니다.

즉, AutoGPT가 GPT-4와 같은 LLM 모델과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있다고 생각합니다. 이제 AI가 어떻게 문제에 접근하고, 실수로부터 배우고, 좋은 결과를 제공하는지 확인하여 프롬프트를 더 잘 최적화할 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트는 아무데도 가지 않지만 성숙하고 의미 있는 사용자 채택을 유도하는 데 시간이 걸립니다.