BabyAGI vs Auto-GPT: 違いと利点の説明

2023/05/03

何を知っていますか？

BabyAGI と Auto-GPT はどちらも、主な目標を達成するために複数のタスクを生成するために使用できる自律型 AI エージェントです。
BabyAGI は GPT-4、LangChain、Pinecone、および Chrome を使用してタスクを作成および実行し、Auto-GPT は OpenAI の GPT-4 および GPT-3.5 でリリースされて物事を完了します。
Auto-GPT はテキストが豊富なコンテンツや画像を生成するのに適していますが、BabyAGI は自動運転やロボット工学などの意思決定分野に役立ちます。

ChatGPTはそれ自体が強力な AI ツールですが、プロジェクトの達成に関しては、すべてのステップで新しいプロンプトを入力する必要があるため、人間の介入が必要です。この仕事を容易にするために、開発者は主な目的が与えられたときに複数のタスクを達成できる自律型 AI エージェントを作成しました。

この投稿では、これらの 2 つの AI エージェント (BabyAGI と Auto-GPT) を比較して、構造、手法、および目的が互いにどのように異なるかを確認し、どのツールが最適かを判断するのに役立てます。

BabyAGIとは？

BabyAGIは、中島洋平によって開発された自律型汎用人工知能であり、与えられた目的に基づいてタスクを生成および実行します。OpenAI、Pinecone、LangChain、Chroma のさまざまなテクノロジを活用する Python スクリプトを使用して、タスクを自動化し、特定の目的を達成します。

ChatGPT のような AI ツールは言語モデルを使用してクエリを解釈し、応答を提供しますが、BabyAGI は言語モデルを使用して目的を達成するために必要なタスクリストを作成します。タスクリストを作成すると、AI エージェントはそれらを 1 つずつ実行し、目的が達成される限り、前のタスクの結果に基づいてさらにタスクを作成します。

BabyAGI と Auto-GPT の違い: 違いは何ですか?

BabyAGI と AutoGPT の両方を使用して設定された目的を達成することができ、両方から得られる結果は多かれ少なかれ同じになります。ただし、目的に到達するプロセスと、これらのツールの両方が目的に到達する方法が、それらのツールの違いです。

1.構造

BabyAGI は、コア言語要素として OpenAI の GPT-4 モデルを、コーディングフレームワークの LangChain、ベクトルデータベースの Pinecone、および Chrome と共に使用します。これらのテクノロジーはすべて Python スクリプトを使用して組み込まれ、定義済みの目標を達成するための一連のタスクを実行できる一連の AI エージェントを作成します。

Auto-GPT は OpenAI の同じ GPT-4 モデルを使用しますが、それを GPT-3.5 と組み合わせて目的を達成します。目的が指定されると、Auto-GPT は GPT-4 を使用してタスクを作成するためのコードを生成し、これらのタスクの結果は GPT-3.5 で保存および処理されます。GPT-3.5 は基本的に前のタスクの仮想メモリ空間として使用されます。

2.テクニック

目的が BabyAGI に入力されると、複数のタスクが作成され、1 つのタスクの結果によって次のタスクが決定されるように、一度に 1 つずつ実行されます。Pinecone と LangChain の助けを借りて、AI エージェントはタスクとイベントの長期記憶を保持できるため、情報をより速く取得して目的を効率的に達成できます。このプロセスでは、試行錯誤によって前のタスクの結果をデコードする必要があるため、BabyAGI は事前定義された目的を見失うことなく、複雑な決定を下すことができます。

一方、Auto-GPT は、GPT-4 を使用して一度に複数のタスクを作成して実行し、GPT-3.5 を使用して人工メモリ空間を作成して前のタスクの結果を保存するように設計されています。インターネット上のアプリやサービスを使用して追加のコンテンツを生成したり、コンピューターにローカルに保存されたデータを生成したりして、より適切な意思決定を行うことができます。Auto-GPT はデータソースに幅広くアクセスできますが、広範な結果を生成するための適切な指示なしに、ラベルのないデータを抽出する場合があります。

3. 目的

Auto-GPT は人間のようなテキスト応答を提供するようにトレーニングされているため、コンテンツの生成、テキストの要約、テキストの 12 を超える言語への翻訳に役立ちます。インターネットやローカルファイルからサービスにアクセスできる Auto-GPT を使用して、1 つの目的に基づいた詳細なテキストコンテンツを作成できます。基本的に、複数のプロンプトを入力して同じタイプのコンテンツを詳細に生成する必要がある ChatGPT の代替として使用できます。

一方、BabyAGI は人間のような認知機能を備えているため、パラメーターの制御と意思決定が必要なタスクに役立ちます。適切な目的があれば、暗号通貨取引、自動運転、ロボット工学、さらにはゲームの分野で BabyAGI を活用できます。

4. 結果

BabyAGI は、複雑なタスクをより迅速かつ正確に完了するために、現実世界のシナリオとシミュレートされた環境でトレーニングされています。関連するデータがあれば、BabyAGI は本来の目的から離れずに正確な結果をより迅速に生成できる可能性があります。

ただし、BabyAGI は現実世界のシナリオとシミュレートされた環境でトレーニングされているため、そのパフォーマンスはトレーニングデータの範囲と同じくらい優れています。インターネット上で利用可能なアプリやサービスにアクセスできないため、その使用は特定の分野に限定されます。

Auto-GPT はインターネットにアクセスできるため、情報を簡単に検索できます。アプリ、ウェブサイト、書籍、ドキュメント、記事などのインターネットサービスからデータを収集し、それを使用して目的を達成するために必要なタスクを完了することができます。Auto-GPT のこの側面には長所と短所があります。追加のデータにより、より説明的なコンテンツが作成される可能性がありますが、ツールが監督なしでラベルのないデータからコンテンツを抽出する可能性があるため、精度の低い結果が生成される可能性もあります。

一度に複数のタスクを実行するように設計されているため、Auto-GPT は、生成されたタスクの 1 つを達成するのに行き詰まると、主な目的を見失うことがあります。

Auto-GPT ではなく、BabyAGI でできることは何ですか?

BabyAGI は、Auto-GPT を使用できない特定のタスクに適しています。

LangChain と Pinecone を使用して情報を保存および取得するため、長期記憶があり、Auto-GPT よりも高速に結果をフェッチします。
BabyAGI はプロンプトとタスクの結果から常にフィードバックを試行錯誤しながら学習できるため、人間のような認知的意思決定を行うことができます。
その決定力により、暗号通貨取引、ロボット工学、自動運転の効果的なツールになります。
BabyAGI には、特定の目的を達成するためのコードを記述して実行する機能も備わっています。

Auto-GPT は何を行い、BabyAGI は行わないのですか?

Auto-GPT が BabyAGI よりも得意とする重要なことがいくつかあります。

Auto-GPT は、あらかじめ決められた目標に対する応答を生成するときに、より多くのデータにアクセスできます。Web サイト、記事、書籍などのインターネットアプリやサービスからコンテンツを収集して、特定のテーマに関する情報を探すことができます。
電子メールの送信、レポートの作成、市場調査に役立つ豊富なトレーニングデータにより、高品質で人間のようなテキストを生成できます。
Auto-GPT は、GPT-4 に加えて、OpenAI の DALL-E にもアクセスできるため、BabyAGI ではできない画像生成に役立ちます。
Auto-GPT は、Python スクリプトの簡単なコードを使用して組み込むことができるテキスト読み上げ機能を提供します。BabyAGI は現在、音声コマンド機能を提供していません。

BabyAGI と Auto-GPT の違いについて知っておく必要があるのはこれだけです。