Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu
İnternet uygulamalarının gelişim tarihi, sürekli bir gelişim ve yenilik süreci olarak görülebilir.Teknolojinin sürekli ilerlemesi ile yenilikçi İnternet uygulamaları ortaya çıkmaya devam ediyor.
İnternet uygulamalarının geliştirilmesi üç aşamaya ayrılabilir:
Web siteleri
1990'lı yıllarda internetin yaygınlaşmasıyla birlikte Amazon, Yahoo, Google gibi bazı önemli internet şirketleri ortaya çıktı. Bu firmalar e-ticaret, arama motorları, online reklamcılık gibi bazı önemli internet uygulamaları geliştirdiler.
Mobil uygulama (Mobil)
2000'li yıllarda mobil internetin yükselişiyle birlikte akıllı telefonlar, mobil uygulama mağazaları gibi bazı önemli mobil uygulamalar ortaya çıktı.
AI ajan uygulaması
2020'li yıllarda yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte konuşma tanıma, görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi bazı önemli yapay zeka uygulamaları ortaya çıkmıştır. Özellikle OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra, büyük dil modeli (LLM) tarafından yönetilen otonom AI aracı uygulaması, AI aracısı uygulamasını yeni bir geliştirme aşamasına getirecektir.
AI aracısı geliştirme haritası
Görüntü kaynağı: e2b
AI aracısı nedir
AI aracısı (AI aracısı), belirli görevleri bağımsız olarak gerçekleştirebilen ve çevreye yanıt verebilen, AI teknolojisi kullanılarak tasarlanmış ve programlanmış bir bilgisayar programını ifade eder. Bir yapay zeka aracısı, çevresini algılayan, kendi kararları ve eylemleriyle onu değiştiren ve öğrenerek ve uyum sağlayarak performansını artıran bir aracı olarak görülebilir. Hem kısa süreli belleği (bağlamsal öğrenme) hem de uzun süreli belleği (dış vektör depolarından bilgi alma) kullanan aracı, adım adım "düşünerek" planlama, hedefleri daha küçük görevlere ayırma ve derinlemesine düşünme yeteneğine sahiptir. kendi performansı.
Yapay zeka aracıları genellikle, aracıların bilgileri işlemesine ve otonom olarak kararlar almasına olanak tanıyan makine öğrenimi, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü, planlama ve akıl yürütme gibi birden çok teknolojiyi birleştirir.
OpenAI, AI aracılarına olan coşkusunu defalarca dile getirdi. OpenAI kurucu ortağı Andrej Karpathy geçtiğimiz günlerde geliştiriciler için çevrimdışı bir etkinlikte, bir makale farklı bir model eğitim yöntemi önerirse, OpenAI'nin kendi oyunlarından arta kalan bir şey olduğunu düşünerek içten alay edeceğini söyledi. Ancak yeni AI Agents makalesi çıktığında, bunu ciddi ve heyecanlı bir şekilde tartışacaklar.
LLM tarafından desteklenen otonom aracı nedir
OpenAI'de AI uygulama araştırması direktörü olan Lilian Weng, yakın zamanda AI aracıları hakkında 10.000 kelimelik uzun bir makale yayınladı: "Büyük Dil Modelleri Tarafından Desteklenen Otonom Aracılar (LLM)", bir AI aracı uygulamasının ne olduğuna dair derinlemesine bir yorum sağlar. LLM eğitimi tarafından oluşturulmuştur. AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI ve SuperAGI gibi LLM tarafından desteklenen birçok mükemmel yapay zeka aracı uygulaması vardır.
LLM tarafından desteklenen otonom bir aracı sisteminde, LLM, aracının beyni gibi davranır ve birkaç temel bileşenle tamamlanır: Planlama, Bellek, Araç Kullanımı.
Bu aracı, büyük görevleri daha küçük, yönetilebilir alt hedeflere bölerek karmaşık görevlerin verimli bir şekilde ele alınmasını sağlar. Aynı zamanda geçmiş eylemler hakkında özeleştiri ve özdüşünme, hatalardan ders alma ve gelecekteki adımlar için iyileştirme sağlar, böylece nihai sonucun kalitesini artırır.
LLM otonom aracısının özel bir özelliği, eğitim sırasında öğrendiklerini kısa süreli (uzun süreli) hatırlayabilen bir "hafızaya" sahip gibi olmasıdır. Buna ek olarak LLM, mevcut bilgiler, kod yürütme yetenekleri, özel bilgi kaynaklarına erişim vb. dahil olmak üzere model ağırlıklarında eksik olan (genellikle eğitimden sonra değiştirilmesi zordur) ek bilgileri elde etmek için harici API'leri çağırmayı öğrenme becerisini bağımsız olarak getirir.
Yapay zeka ajanları ne kadar heyecan verici ve umut verici olsa da, yapay zeka ajanlarının etrafındaki abartıyı çevreleyen pek çok zorluk var. AI ajanları, yazılım uygulamalarının geleceği haline geliyor ve giderek daha yaygın hale gelecek.
Lilian Weng tarafından bahsedildiği gibi, LLM otonom aracıları ayrıca sınırlı bağlam uzunluğu, uzun vadeli planlama ve görev ayrıştırma zorlukları, LLM'nin kararlılığı vb. dahil olmak üzere bazı genel sınırlamalardan muzdariptir.
Ancak bu sorunların ve zorlukların aşılacağına veya hafifletileceğine şüphe yok.Yapay zeka ajanları işimize ve hayatımıza değişiklikler getirdi ve bu değişikliği tersine çevirmek zor. İyi bir şey denedikten sonra, gerçekten kötü bir şeye katlanıyor musunuz?
Referanslar:
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
OpenAI'nin dahili zorlaması, AI aracıları gerçekten İnternet uygulama geliştirmenin bir sonraki aşaması olabilir mi?
İnternet uygulamalarının gelişim tarihi, sürekli bir gelişim ve yenilik süreci olarak görülebilir.Teknolojinin sürekli ilerlemesi ile yenilikçi İnternet uygulamaları ortaya çıkmaya devam ediyor.
İnternet uygulamalarının geliştirilmesi üç aşamaya ayrılabilir:
1990'lı yıllarda internetin yaygınlaşmasıyla birlikte Amazon, Yahoo, Google gibi bazı önemli internet şirketleri ortaya çıktı. Bu firmalar e-ticaret, arama motorları, online reklamcılık gibi bazı önemli internet uygulamaları geliştirdiler.
2000'li yıllarda mobil internetin yükselişiyle birlikte akıllı telefonlar, mobil uygulama mağazaları gibi bazı önemli mobil uygulamalar ortaya çıktı.
2020'li yıllarda yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte konuşma tanıma, görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi bazı önemli yapay zeka uygulamaları ortaya çıkmıştır. Özellikle OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra, büyük dil modeli (LLM) tarafından yönetilen otonom AI aracı uygulaması, AI aracısı uygulamasını yeni bir geliştirme aşamasına getirecektir.
AI aracısı geliştirme haritası
AI aracısı nedir
AI aracısı (AI aracısı), belirli görevleri bağımsız olarak gerçekleştirebilen ve çevreye yanıt verebilen, AI teknolojisi kullanılarak tasarlanmış ve programlanmış bir bilgisayar programını ifade eder. Bir yapay zeka aracısı, çevresini algılayan, kendi kararları ve eylemleriyle onu değiştiren ve öğrenerek ve uyum sağlayarak performansını artıran bir aracı olarak görülebilir. Hem kısa süreli belleği (bağlamsal öğrenme) hem de uzun süreli belleği (dış vektör depolarından bilgi alma) kullanan aracı, adım adım "düşünerek" planlama, hedefleri daha küçük görevlere ayırma ve derinlemesine düşünme yeteneğine sahiptir. kendi performansı.
Yapay zeka aracıları genellikle, aracıların bilgileri işlemesine ve otonom olarak kararlar almasına olanak tanıyan makine öğrenimi, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü, planlama ve akıl yürütme gibi birden çok teknolojiyi birleştirir.
OpenAI, AI aracılarına olan coşkusunu defalarca dile getirdi. OpenAI kurucu ortağı Andrej Karpathy geçtiğimiz günlerde geliştiriciler için çevrimdışı bir etkinlikte, bir makale farklı bir model eğitim yöntemi önerirse, OpenAI'nin kendi oyunlarından arta kalan bir şey olduğunu düşünerek içten alay edeceğini söyledi. Ancak yeni AI Agents makalesi çıktığında, bunu ciddi ve heyecanlı bir şekilde tartışacaklar.
LLM tarafından desteklenen otonom aracı nedir
OpenAI'de AI uygulama araştırması direktörü olan Lilian Weng, yakın zamanda AI aracıları hakkında 10.000 kelimelik uzun bir makale yayınladı: "Büyük Dil Modelleri Tarafından Desteklenen Otonom Aracılar (LLM)", bir AI aracı uygulamasının ne olduğuna dair derinlemesine bir yorum sağlar. LLM eğitimi tarafından oluşturulmuştur. AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI ve SuperAGI gibi LLM tarafından desteklenen birçok mükemmel yapay zeka aracı uygulaması vardır.
LLM tarafından desteklenen otonom bir aracı sisteminde, LLM, aracının beyni gibi davranır ve birkaç temel bileşenle tamamlanır: Planlama, Bellek, Araç Kullanımı.
Bu aracı, büyük görevleri daha küçük, yönetilebilir alt hedeflere bölerek karmaşık görevlerin verimli bir şekilde ele alınmasını sağlar. Aynı zamanda geçmiş eylemler hakkında özeleştiri ve özdüşünme, hatalardan ders alma ve gelecekteki adımlar için iyileştirme sağlar, böylece nihai sonucun kalitesini artırır.
LLM otonom aracısının özel bir özelliği, eğitim sırasında öğrendiklerini kısa süreli (uzun süreli) hatırlayabilen bir "hafızaya" sahip gibi olmasıdır. Buna ek olarak LLM, mevcut bilgiler, kod yürütme yetenekleri, özel bilgi kaynaklarına erişim vb. dahil olmak üzere model ağırlıklarında eksik olan (genellikle eğitimden sonra değiştirilmesi zordur) ek bilgileri elde etmek için harici API'leri çağırmayı öğrenme becerisini bağımsız olarak getirir.
Yapay zeka ajanları ne kadar heyecan verici ve umut verici olsa da, yapay zeka ajanlarının etrafındaki abartıyı çevreleyen pek çok zorluk var. AI ajanları, yazılım uygulamalarının geleceği haline geliyor ve giderek daha yaygın hale gelecek.
Lilian Weng tarafından bahsedildiği gibi, LLM otonom aracıları ayrıca sınırlı bağlam uzunluğu, uzun vadeli planlama ve görev ayrıştırma zorlukları, LLM'nin kararlılığı vb. dahil olmak üzere bazı genel sınırlamalardan muzdariptir.
Ancak bu sorunların ve zorlukların aşılacağına veya hafifletileceğine şüphe yok.Yapay zeka ajanları işimize ve hayatımıza değişiklikler getirdi ve bu değişikliği tersine çevirmek zor. İyi bir şey denedikten sonra, gerçekten kötü bir şeye katlanıyor musunuz?
Referanslar: