BabyAGI와 Auto-GPT: 차이점 및 이점 설명

2023/05/03

무엇을 알아야 합니까?

BabyAGI와 Auto-GPT는 모두 주요 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 생성하는 데 사용할 수 있는 자율 AI 에이전트입니다.
BabyAGI는 GPT-4, LangChain, Pinecone 및 Chrome을 사용하여 작업을 생성하고 실행하며 Auto-GPT는 OpenAI의 GPT-4 및 GPT-3.5에서 릴리스되어 작업을 완료합니다.
Auto-GPT는 텍스트가 풍부한 콘텐츠와 이미지를 생성하는 데 적합하며 BabyAGI는 자율 주행 및 로봇 공학과 같은 의사 결정 분야에 유용합니다.

ChatGPT 는 그 자체로 강력한 AI 도구이지만 프로젝트를 수행할 때 매 단계마다 새로운 프롬프트를 입력해야 하므로 사람의 개입이 필요합니다. 이 작업을 더 쉽게 하기 위해 개발자는 주요 목표가 주어졌을 때 여러 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들었습니다.

이 게시물에서는 두 AI 에이전트인 BabyAGI와 Auto-GPT를 비교하여 구조, 기술 및 목적에서 서로 어떻게 다른지 확인하고 어떤 도구가 귀하에게 가장 적합한지 찾는 데 도움을 줄 것입니다.

BabyAGI란?

BabyAGI 는 나카지마 요헤이(Yohei Nakajima) 가 개발한 자율 인공 일반 지능으로, 입력한 목표를 기반으로 작업을 생성하고 수행합니다. OpenAI, Pinecone, LangChain 및 Chroma의 다양한 기술을 활용하는 Python 스크립트를 사용하여 작업을 자동화하여 특정 목표에 도달합니다.

ChatGPT와 같은 AI 도구는 언어 모델을 사용하여 쿼리를 해석하고 응답을 제공하는 반면 BabyAGI는 언어 모델을 사용하여 목표를 달성하는 데 필요한 작업 목록을 만듭니다. 작업 목록을 생성하면 AI 에이전트는 작업을 하나씩 실행한 다음 목표가 충족되는 한 이전 작업의 결과를 기반으로 더 많은 작업을 생성합니다.

BabyAGI와 Auto-GPT: 어떻게 다릅니까?

BabyAGI와 AutoGPT를 모두 사용하여 설정된 목표를 달성할 수 있으며 두 가지 모두에서 얻는 결과는 거의 동일합니다. 그러나 목표에 도달하는 과정과 이 두 도구가 접근하는 방식이 서로 다른 점입니다.

1. 구조

BabyAGI는 코딩 프레임워크 LangChain, 벡터 데이터베이스 Pinecone 및 Chrome과 함께 OpenAI의 GPT-4 모델을 핵심 언어 요소로 사용합니다. 이러한 모든 기술은 사전 정의된 목표에 도달하기 위해 일련의 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 생성하기 위해 Python 스크립트를 사용하여 통합됩니다.

Auto-GPT는 OpenAI의 동일한 GPT-4 모델을 사용하지만 목표를 달성하기 위해 GPT-3.5와 결합합니다. 목표가 지정되면 Auto-GPT는 코드를 생성하여 GPT-4를 사용하여 작업을 생성하고 이러한 작업의 결과는 이전 작업의 가상 메모리 공간으로 본질적으로 사용되는 GPT-3.5에 저장 및 처리됩니다.

2. 기술

목표가 BabyAGI에 입력되면 여러 작업을 생성하고 한 작업의 결과가 다음 작업을 결정하는 방식으로 한 번에 하나씩 실행합니다. Pinecone 및 LangChain의 도움으로 AI 에이전트는 작업 및 이벤트에 대한 장기 메모리를 유지할 수 있으므로 정보를 더 빠르게 가져와 목표를 효율적으로 달성할 수 있습니다. 프로세스에는 시행 착오를 통해 이전 작업의 결과를 디코딩하는 것이 포함되므로 BabyAGI는 미리 정의된 목표를 잃지 않고 복잡한 결정을 내릴 수 있습니다.

한편 Auto-GPT는 GPT-4를 사용하여 한 번에 여러 작업을 생성 및 실행하고 이전 작업의 결과를 저장하기 위해 GPT-3.5를 사용하여 인공 메모리 공간을 생성하도록 설계되었습니다. 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되도록 컴퓨터에 로컬로 저장된 데이터뿐만 아니라 인터넷의 앱과 서비스를 사용하여 추가 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Auto-GPT는 데이터 소스에 더 광범위하게 액세스할 수 있지만 때때로 광범위한 결과를 생성하기 위한 적절한 지시 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터를 추출할 수 있습니다.

3. 목적

Auto-GPT는 사람과 같은 텍스트 응답을 제공하도록 훈련되었기 때문에 콘텐츠 생성, 텍스트 요약 및 텍스트를 12개 이상의 언어로 번역하는 데 유용합니다. 인터넷 및 로컬 파일의 서비스에 액세스할 수 있는 Auto-GPT를 사용하여 단일 목표를 기반으로 상세한 텍스트 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 기본적으로 동일한 유형의 콘텐츠를 세부적인 방식으로 생성하기 위해 여러 프롬프트를 입력해야 할 수 있는 ChatGPT의 대안으로 사용할 수 있습니다.

반면에 BabyAGI는 매개변수를 제어하고 결정을 내려야 하는 작업에 유용한 인간과 유사한 인지 기능을 가지고 있습니다. 올바른 목표를 설정하면 암호화폐 거래, 자율 주행, 로봇 공학 및 게임 분야에서 BabyAGI를 활용할 수 있습니다.

4. 결과

BabyAGI는 복잡한 작업을 더 빠르고 정확하게 완료할 수 있도록 실제 시나리오와 시뮬레이션 환경으로 교육을 받았습니다. 관련 데이터가 장착되면 BabyAGI는 원래 목표에 대한 초점을 잃지 않고 정확한 결과를 더 빠르게 생성할 수 있습니다.

그러나 BabyAGI는 실제 시나리오와 시뮬레이션 환경에서 훈련되기 때문에 성능은 훈련 데이터의 범위만큼만 우수합니다. 인터넷에서 사용할 수 있는 앱 및 서비스에 액세스할 수 없으므로 사용이 특정 필드로 제한됩니다.

Auto-GPT는 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 인터넷에 액세스할 수 있습니다. 앱, 웹 사이트, 서적, 문서 및 기사와 같은 인터넷 서비스에서 데이터를 수집하고 이를 사용하여 목표 달성에 필요한 작업을 완료할 수 있습니다. Auto-GPT의 이러한 측면에는 장단점이 있습니다. 추가 데이터로 인해 더 설명적인 콘텐츠가 생성될 수 있지만 도구가 감독 없이 라벨이 지정되지 않은 데이터에서 콘텐츠를 추출할 수 있기 때문에 덜 정확한 결과를 생성할 수도 있습니다.

한 번에 여러 작업을 실행하도록 설계되었기 때문에 Auto-GPT는 생성된 작업 중 하나를 수행하는 데 방해가 될 때 때때로 주요 목표를 추적하지 못할 수 있습니다.

Auto-GPT가 하지 않는 BabyAGI는 무엇을 합니까?

BabyAGI는 Auto-GPT를 사용할 수 없는 특정 작업에 능숙합니다.

LangChain과 Pinecone을 사용하여 정보를 저장하고 검색하므로 장기 메모리가 있으므로 Auto-GPT보다 빠르게 결과를 가져옵니다.
BabyAGI는 시행 착오를 통해 프롬프트 및 작업 결과로부터 지속적으로 피드백을 학습할 수 있으므로 인간과 같은 인지적 결정을 내릴 수 있습니다.
그것의 결단력은 그것을 암호 화폐 거래, 로봇 공학 및 자율 주행을 위한 효과적인 도구로 만듭니다.
BabyAGI는 특정 목표를 달성하기 위해 코드를 작성하고 실행할 수도 있습니다.

BabyAGI가 하지 않는 Auto-GPT는 무엇을 합니까?

Auto-GPT가 BabyAGI보다 잘하는 몇 가지 핵심 사항이 있습니다.

Auto-GPT는 미리 결정된 목표에 대한 응답을 생성할 때 더 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 특정 주제에 대한 정보를 찾기 위해 웹 사이트, 기사 및 책과 같은 인터넷 앱 및 서비스에서 콘텐츠를 수집할 수 있습니다.
광범위한 교육 데이터로 인해 이메일 전송, 보고서 작성 및 시장 조사에 유용하기 때문에 고품질의 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다.
GPT-4 외에도 Auto-GPT는 OpenAI의 DALL-E에 액세스할 수 있어 BabyAGI가 할 수 없는 이미지 생성에 유용합니다.
Auto-GPT는 Python 스크립트의 간단한 코드를 사용하여 통합할 수 있는 텍스트 음성 변환 기능을 제공합니다. BabyAGI는 현재 음성 명령 기능을 제공하지 않습니다.

BabyAGI가 Auto-GPT와 어떻게 다른지에 대해 알아야 할 전부입니다.