Чем Auto-GPT отличается от ChatGPT?
Создание нескольких языковых моделей продвинулось вперед с развитием искусственного интеллекта. Двумя наиболее популярными моделями являются ChatGPT и Auto-GPT. У них могут быть некоторые общие черты, но они могут существенно различаться.
В этой статье будут проанализированы различия между этими двумя моделями и подробно рассмотрено их функционирование.
Этот пост даст вам полезную информацию об отличительных особенностях AutoGPT и ChatGPT, независимо от того, являетесь ли вы опытным экспертом по искусственному интеллекту или только начинаете. Давайте углубимся в статью.
Auto-GPT и ChatGPT, чем они отличаются?
Хотя и AutoGPT, и ChatGPT являются моделями обработки естественного языка (NLP), созданными OpenAI, у них разные роли и цели.
Для действий по автоматическому созданию текста, включая завершение текста, обобщение и перевод, был создан Auto-GPT.
Это подмножество более широкого семейства моделей GPT, которые используют тонны текстовых данных и обширные тренировки для обнаружения закономерностей и связей между словами и предложениями.
Подходы к обучению без учителя специально используются для обучения Auto-GPT, который учится на данных без какой-либо явной маркировки или аннотаций.
С другой стороны, ChatGPT — это диалоговая модель ИИ, предназначенная для максимально естественного общения. Он создан для понимания вопросов на естественном языке и предоставления ответов в разговорной речи. Он обучен на обширном корпусе диалогов, написанных человеком.
Архитектура GPT ChatGPT идентична Auto-GPT; однако ChatGPT улучшен за счет использования контролируемых методов обучения, которые влекут за собой подачу данных обучения, помеченных моделью.
Относительные наборы обучающих данных, используемые Auto-GPT и ChatGPT, являются одним из их ключевых отличий. В то время как ChatGPT обучается исключительно на разговорных данных, Auto-GPT обучается на широком спектре текстовых данных, включая новостные статьи, романы и веб-страницы. Это несоответствие в обучающих данных существенно влияет на возможности двух моделей.
Для задач, требующих создания связного и контекстуально подходящего текста в ответ на заданную подсказку, Auto-GPT — отличный выбор. Его можно использовать, например, для создания резюме длинных статей, целых фраз или абзацев или для перевода текста на другие языки.
Он может производить текст, который чрезвычайно зависит от контекста и может сохранять связность в тексте большей длины, поскольку он был обучен на различных текстовых данных.
Напротив, ChatGPT был создан в первую очередь для обмена диалогами. Он превосходно понимает и дает ответы на естественном языке на вопросы и утверждения.
Он особенно искусен в понимании тонкостей человеческого языка, поскольку был обучен разговорным данным, и может давать ответы, более похожие на человеческие по тону и стилю. Это делает ChatGPT идеальным для использования в чат-ботах, виртуальных помощниках и взаимодействии со службой поддержки клиентов, среди прочего.
Таблица различий на тему «Чем Auto-GPT отличается от ChatGPT?»
Auto-GTCChatGTUsecaseОбучение работе с разнообразными даннымиГенерирует текст по любой темеТочная настройкаТочная настройка необходимаТочная настройка необязательна, но может повысить производительностьОбучение данныхОбучение в конкретном доменеБолее узкие случаи использования, такие как заполнение форм или ответы на часто задаваемые вопросыКонтроль над выводомОграниченный контроль над выводомОбучено широкий спектр данныхРазмер моделиМеньший размер моделиБольшой размер моделиНастройкаОграничение возможности настройкиНастройка является гибкой и обширнойAPIДоступно через API OpenAIДоступно через API OpenAI и различных облачных провайдеровСлучаи использованияБолее узкие варианты использования, такие как заполнение форм или ответы на часто задаваемые вопросыБолее узкие варианты использования, такие как заполнение форм или ответы на часто задаваемые вопросы
Как использовать Auto-GPT?
Шаг 1: Выберите язык программы и задачу:
Первым шагом является выбор языка программирования и задачи, для которой вы хотите создать код. Несколько языков программирования, включая Python, JavaScript, Ruby и PHP, поддерживаются AutoGPT.
Также доступен широкий спектр проектов, включая веб-разработку, машинное обучение, анализ данных и многое другое.
Шаг 2. Установите библиотеку Auto-GPT:
Чтобы использовать инструмент, вы должны сначала установить библиотеку AutoGPT. Для этого выполните в терминале следующую команду: pip install autogpt
Шаг 3. Импортируйте библиотеку Auto-GPT:
Библиотеку AutoGPT можно импортировать в ваш скрипт, добавив следующую строку в начале скрипта после его установки: import autogpt
Шаг 4. Создание модели Auto-GPT:
Затем необходимо настроить модель Auto-GPT. Вы можете сделать это, создав экземпляр класса «AutoGPT» и указав язык программирования и задачу, для которой вы хотите создать код.
Например, вы можете использовать следующий код для создания модели для создания кода Python для анализа данных: model = autogpt.AutoGPT(lang=”python”, task=”data-analysis”)
Шаг 5: Создайте код:
После того, как модель настроена, вы можете создать код с помощью функции «generate()» с подсказкой, указывающей код, который вы хотите создать.
Например, вы можете использовать следующую подсказку для создания кода Python для чтения CSV-файла: code = model.generate(“Читать CSV-файл в Python”)
Строка, содержащая созданный код, будет возвращена функцией ‘generate()’.
Использование созданного кода позволит вам завершить свой проект. Код можно импортировать в ваш проект, сохранив его в файл или скопировав и вставив в свой скрипт.
В заключение, использовать Auto-GPT просто и несложно. Даже если вы неопытный программист, вы сможете быстро и просто написать качественный код, следуя этим простым рекомендациям.
Обертывание всего
В заключение отметим, что языковая модель GPT имеет два варианта: Auto-GPT и ChatGPT, каждый из которых предназначен для определенного использования.
В то время как ChatGPT — это диалоговый агент, созданный для общения, подобного человеческому, AutoGPT — это модель для конкретных задач, которая фокусируется на создании автоматизированного контента для различных приложений, таких как перевод и обобщение.
Несмотря на то, что обе модели используют одинаковую архитектуру и обучаются на огромном количестве данных, уникальные цели обучения и предполагаемое использование заставляют их работать и функционировать совершенно по-разному.
В целом, эти две модели демонстрируют силу и адаптивность архитектуры GPT, а также ее потенциал для изменения нескольких областей обработки естественного языка.
Обязательно подпишитесь на нашу рассылку, если вы заинтересованы в том, чтобы быть в курсе достижений языкового моделирования и искусственного интеллекта.
Вы будете получать частые обновления о совершенно новых исследованиях, инновационных приложениях и представлениях о самых последних тенденциях в отрасли. Воспользуйтесь этим шансом, чтобы быть в курсе событий.
Дальнейшее чтение:
