GPT エージェントとは何ですか?また、どのように機能しますか?

人工知能 (AI) テクノロジーは急速に進化しており、いくつかの分野や部門に革命をもたらしています。

世界の AI 市場は 18,118 億ドル に達すると予測されており、年間平均成長率 (CAGR) 37.3% で拡大しています。この統計は、AI テクノロジーの急速な進歩と導入の増加を示しており、そのような新時代のテクノロジーの 1 つが GPT エージェントです。

ChatGPT のようなツールについて聞いたり、使用したことがあるかもしれません。このツールは、クエリの入力を取得して出力を返すという、一度に 1 つのタスクだけを完了します。

しかし、GPT エージェントはそれを超えて働き、それを超えて考え、高度なアルゴリズムを使用して人間のような応答を生成します。自律エージェントとしても知られる GPT エージェントは、ユーザーが尋ねた元のクエリとは独立してクエリ、状態、イベントに応答し、尋ねられた質問に答えてユーザーのクエリの意図を満たすまで応答を生成します。

理解するのが難しかったとしても、心配しないでください。

GPT エージェントとは何か、その仕組み、メリットとユースケース、そしてこの高度な AI テクノロジーの将来の範囲について、例を挙げてさらに詳しく理解していきます。

GPT エージェントとは何ですか?

GPT エージェントを集合的に理解する前に、まず用語を分解して、GPT とエージェントが個別に何を意味するのかを見てみましょう。

GPT (Generative Pre-trained Transformer) は、 ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) を強化するコアの深層学習および機械学習 (ML) モデルであり、特定のプロンプトに対して人間のような応答を生成するために大規模なデータセットでトレーニングされます。

エージェントは、定義されたタスクを完了するために反復的に動作し、実行し続ける大規模な言語モデルのセットアップです。これらは、人間の介入なしに LLM が自分自身と対話する複雑なワークフローで構成されており、質問に対して 1 つの応答を得る ChatGPT で使用されるものとは異なります。

したがって、上記の 2 つの解釈を考慮すると、GPT エージェントは、特定のタスクが与えられると、ループ内の自律的な命令によってタスクを作成、完了、優先順位付け、および再優先順位付けできる AI 搭載プログラムとして定義でき、反復ごとにアクションを生成できます。最終目標を達成するために。

GPT エージェントは膨​​大なデータに基づいてトレーニングされているため、コンテキストを簡単に理解し、パターンや言語のニュアンスを学習し、関連性のある一貫した応答を生成できます。 GPT エージェントは、基盤となる深層学習テクノロジーを使用して人間の行動や会話を厳密に模倣することができるため、顧客サポートやサービス、仮想アシスタンス、コンテンツの自動化や作成に非常に役立ちます。

NLP における GPT エージェントの重要性

GPT エージェントは、テキスト補完、言語翻訳、感情分析、質問応答など、いくつかのタスクに対して人間のような出力と最先端のパフォーマンスを生成できるため、自然言語処理 (NLP) に大きな影響を与えます。

GPT エージェントは、多用途性と人間のようなテキストを生成する能力により、コンテンツ生成、チャットボットと仮想支援、および創造的な文章作成に主に貢献します。これは、NLP で価値のあるコンテキストを理解し、関連するプロンプトを生成します。

さらに、GPT エージェントは、NLP の翻訳および多言語アプリケーションでも大きな役割を果たします。 GPT エージェントは通常、翻訳用に微調整されており、言語を超えたコミュニケーションが可能になります。

さらに、GPT エージェントは、偏見や差別などの NLP の課題に対処し、包括性を実現し、倫理的でより良い社会的影響を生み出すこともできます。

したがって、コンテンツの生成と自動化、転移学習、研究開発の促進を改善する大規模な事前トレーニング済み言語モデルの有効性により、GPT エージェントは現代の NLP の基礎となっています。

GPT エージェントはどのように機能しますか?

GPT エージェントまたは自律エージェントは、トランスフォーマー アーキテクチャを使用して連続データを処理し、受信した入力に基づいて人間のような出力テキストを理解して生成します。

簡単に言うと、GPT エージェントは中心となる目的を理解して分析し、それらを 1 つずつ完了して最終目標を達成するための一連のタスクを考え出します。

ただし、これに加えて、GPT エージェントは、人間が実行できるあらゆるデジタル タスクを完了できるようにする、次のような他のさまざまな能力も備えています。

• インターネットの閲覧、プラグインやアプリケーションの使用へのアクセス

• 短期記憶と長期記憶へのアクセス

• クレジットカードなどの支払いフォームへのアクセス

• GPT などの大規模言語モデル (LLM) にアクセスして、回答、分析、要約、または意見の提供を行います。

これらの GPT エージェントはさまざまな方法で動作します。一部のエージェントは舞台裏で動作し、後で何が起こっているのかユーザーが認識することはありませんが、一部の自律エージェントは表示され、ユーザーが各ステップと AI の背後にあるプロセスを表示して追跡することができます。

知識ベース、メモリ、強化学習などの技術、意思決定として機能する十分なデータセットが、GPT エージェントの背後で動作する基盤となります。

以下は、GPT エージェントが従うフレームワークを、各段階の段階的な内訳とともに表したものです。

• ユーザーは GPT エージェントにタスクまたは目標を提供します。

• 次に、タスクはタスク キューに移動し、タスク キューから目標が「実行エージェント」に渡されます。

• タスクは実行エージェントから「メモリ」に移動し、そこに保存されます。

• 次に、知識ベースから学習して目標にコンテキストを追加します。知識ベースは実行エージェントに送信され、「タスク作成エージェント」に渡されます。

• 目的とコンテキストを考慮して、Task Creative Agent は新しいタスクを作成し、タスク キューに送信します。

• その後、タスクは「タスク優先順位付けエージェント」に送られ、タスクに優先順位が付けられます。

• タスクに優先順位が付けられると、タスク優先順位付けエージェントはクリーンアップされたタスク リストをタスク キューに送信し、目的が達成され、ユーザーが質問に対する回答を得るまでプロセスが続行されます。

したがって、GPT エージェントは、新しいタスクを自律的に作成し、タスクに優先順位を付け、目的が達成されるまで再び優先順位を再設定する AI を活用した LLM の力を実証し、AI を活用した大規模言語モデルの適応性のある性質を示しています。

これで大規模言語モデルの技術的な動作について説明しましたが、GPT エージェントがどのように動作するかをより良く明確に理解するために例を見てみましょう。

「AI の最新の進歩を見つけて、それについての概要を書いてください」というプロンプトを与える GPT エージェントを考えてみましょう。

• 最初の明らかなステップは、GPT エージェントに関連するプロンプトを与えることです。

• GPT エージェントは、OpenAI の GPT-4 を通じて目標を読み取り、理解しようとし、目標を完了するためのタスクを作成します。

• たとえば、エージェントが思いつく最初のタスクは、「AI の最新の進歩について Google で検索する」です。

• エージェントは AI 分野の最新の進歩について Google で検索し、トップ記事のリストを見つけてリンクのリストを出力し、最初のタスクを完了します。

• ただし、これは最終目標ではなく、中心的な目的を満たしていません。したがって、GPT エージェントは、最新の AI の進歩を見つけて、それについての短い概要を書くという目的を再度分析します。この理解に基づいて最初のタスクが完了すると、GPT エージェントは次の一連のタスクを考え出します。

• たとえば、1. 行われた研究の概要を書く、2. トップのリンクの内容を読んで AI の最新の進歩を見つける、などのタスクが考えられます。

• 続行する前に、GPT エージェントは、概要を作成するのではなく、コンテンツを読んでから概要を作成する必要があることに気付きます。したがって、この理解に基づいて、エージェントはタスクの優先順位を 1. 上位のリンクの内容を読んで AI の最新の進歩を見つける、2. 行われた調査の概要を書く、というものにします。

• GPT エージェントは記事の内容を読み、タスク キューに戻り、次のタスク (短い概要を書く) を確認します。

• 次に、エージェントは要約を作成して最終出力として送信し、意図を満たし、最終目標を達成します。

したがって、これは単純な例を含む単純な GPT エージェント ワークフローです。

GPT エージェントの使用例

利点について説明する前に、GPT エージェントのさまざまな使用例を見てみましょう。

• 個人的な支援/Web へのアクセス: 自律エージェントを使用して、Web を検索してクエリへのリンクや回答を探す、財務やカレンダーの管理、旅行やその他のイベントの予約、健康や健康的な活動の監視など、複数のタスクを順番に実行できます。 。

• コンテンツの生成: GPT エージェントは、長文のブログ、マーケティング コピー、ソーシャル メディアの投稿などの高品質のコンテンツを生成できるため、コンテンツ マーケティング担当者やクリエイターの時間を節約できます。

• インタラクティブ ゲーム: GPT エージェントは、アダプティブ AI キャラクターの開発、インタラクティブなインテリジェンス NCP の作成、ゲーム内のコンテキストに応じたインタラクションのゲーマーへの提供など、インタラクティブ ゲームの処理にも広く使用できます。

• カスタマー サポート: GPT エージェントはチャットボット経由でカスタマー サポートの問い合わせを効果的に処理し、Web サイト、アプリケーション、メッセージング プラットフォームでサポートを提供します。過去の取引、支払い、またはウェブサイトの製品やサービスに関する質問についての顧客の質問に応じます。

• 財務管理: GPT エージェントは、調査済みの財務アドバイスの提供、不正行為の検出とリスク評価の自動化、クレジット カードの評価、コンプライアンス管理、レポート作成などの財務支援も提供します。

これらは GPT エージェントの使用例のほんの一部ですが、その使用例は、予測分析、インタラクティブなストーリーテリング、調査およびデータ分析、ヘルスケアおよび医療アプリケーションなどを含む、他の幅広い目的に拡張されています。

GPT エージェントの利点

GPT エージェントはビジネス運営に革命をもたらしています。 GPT エージェントの重要な利点は次のとおりです。

• 効率の向上: 製品調査、記事概要の作成、顧客サポートの処理などの冗長なタスクを自動化することで、GPT エージェントは複数の連続タスクを合理化し、ビジネス全体の生産性と効率を向上させることができます。

• 意思決定の強化: GPT エージェントは大規模なデータセットでトレーニングされているため、ML 機能とデータ分析を活用して企業に貴重な洞察を提供し、より適切な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

• 競争力: GPT エージェントは、重要な洞察を生成し、ワークフローを自動化することで、企業が時代の先を行き、競争市場に勝つのを支援します。

• スケーラビリティ: GPT エージェントは、ビジネスのプロセスがより複雑になるにつれて、ビジネスの変化するニーズや要件に合わせて簡単に適応および進化でき、スケーラブルで汎用性の高いソリューションを実現します。

• コスト効率: GPT エージェントは、プロセスの自動化、改善領域の特定、リソース割り当ての改善により、企業が人件費と運用コストを削減できるように支援します。

• 複雑な問題解決: GPT エージェントは、過去のアクションや経験を思い出し、膨大なデータセットを処理できるため、目の前にある複雑な問題を解決するための理想的なソリューションとなります。

次に、GPT エージェントの制限について説明します。

GPT エージェントの制限事項

GPT エージェントには、次のような重大な欠点や制限もあります。

• セキュリティ上の懸念: LLM 基盤モードに基づいて構築された GPT エージェントの多くには、データのセキュリティと整合性を確保するために必要な組み込みツールや保護手段が欠けているため、GPT エージェントを使用する際にはセキュリティが大きな懸念事項となります。

• 安全性への懸念: 交通管制や自動運転車に GPT エージェントを使用する場合、人間による制御や追加のセンサーが限られているため、軽傷や重傷などの安全性への懸念が常に発生します。

• 不正な AI の可能性: GPT エージェントの最大の懸念の 1 つは、GPT エージェントが悪意のある目的で使用およびトレーニングされ、本来のトレーニングの意図を超えて不正になり、制御を取り戻すことが困難になることです。

• バイアスと倫理的懸念: GPT エージェントは、トレーニング データに受け継がれたバイアスにより、不適切で偏った出力を提供する可能性があります。したがって、倫理的な違いや偏見を軽減し、公平性を確保することは、特にトレーニング データセットにバイアスが含まれている場合に、企業が直面する大きな課題となります。

• マルチメディア処理の欠如: GPT エージェントは主にテキスト データと入力を処理するように設計されているため、追加の特殊なモデルを必要とせずに、マルチメディアを処理し、オーディオ、画像、ビデオなどのマルチモーダル データを処理する能力が制限されています。

GPT エージェントの制限を認識することは、GPT エージェントを責任を持って安全かつ倫理的に使用するためにも重要です。

GPT エージェント ツール

Agent GPT や Auto GPT など、GPT エージェントの実際の使用法を示すいくつかの GPT エージェント ツールが利用可能です。

#1. エージェント GPT

Agent GPT は 、ユーザーによる継続的な入力なしで自律型 AI エージェントを構成、作成、展開するための多用途かつ強力なオープンソース AI ツールです。目的を指定するだけで、残りの作業は GPT 3.5 アーキテクチャに基づいた Agent GPT が行います。

複数の LLM を連鎖させることで高品質のテキストをリアルタイムで生成し、展開された各エージェントが以前のタスクやエクスペリエンスを思い出すことができます。

これにより、エージェント GPT は自身の以前の経験から学習し、時間の経過とともにより優れた、より正確な結果を生成します。

#2. 自動 GPT

Auto-GPT は 、OpenAI の GPT-4 モデルに基づくオープンソースの自律エージェントであり、ユーザーの最終目標を達成するために自律的にタスクを完了します。

Toran Bruce Richards によって作成された Auto-GPT は GitHub で公開されており、間もなく GUI/Web アプリでも利用できるようになる予定です。アプリケーション、ソフトウェア、ワード プロセッサや Web ブラウザなどのローカル サービスやオンライン サービスとシームレスに対話して、特定のタスクを完了できます。
Auto-GPT のインストールについて詳しくは、このシンプルなステップバイステップ ガイドをご覧ください。

#3. ベイビーAGI

BabyAGI は、人間の認知発達にインスピレーションを得た、オープンソースで独立して管理される GitHub ベースの Python スクリプトです。

この AI を活用したタスク管理システムは、OpenAI と Weaviate や Chroma などのベクトル データベースを使用して、タスクを作成、優先順位付け、実行します。言語学習、強化学習、複雑なタスクを学習して実行するための認知発達に焦点を当てています。

#4. スーパーAGI

SuperAGI は、自律型 GPT エージェントを迅速、簡単、確実に開発および展開するのに役立つ自律型 AI フレームワークです。

Amazon、Microsoft、Google、Tesla、IBM などの大手企業を含む何千もの企業が SuperAGI を信頼し、ビジネス プロセスを自動化し、自律型アプリケーションを構築するために使用しています。

SuperAGI は、特定の目標と手順を使用して単純なソフトウェア アプリケーションを構築および作成するためのテンプレートも提供します。その他の重要な機能には、エージェント メモリ ストレージ、リソース マネージャー、パフォーマンス テレメトリ、複数のベクトル データベース、ループ検出ヒューリスティックなどがあります。

GPT エージェントの将来はどのようなものになるでしょうか?

現在、GPT エージェントは実験、開発、失敗、成功の開始段階にあり、研究者と開発者は自律エージェントをビジネス ワークフローに組み込むための新しいことやユースケースを試みています。

まだ開発段階にあるため、GPT エージェントを使用した商品化された製品はまだリリースされていませんが、これはすぐに変わります。 GPT エージェントはあらゆる分野に出現し、研究とデータ分析、教育と学習、ヘルスケアと医薬品、自動車産業などのプロセスを自動化すると予測されています。

しかし、自律型 GPT エージェントの開発と技術の進歩に伴い、倫理的偏見、透明性、責任、説明責任を確保することが極めて重要となり、克服すべき大きな課題となります。

GPT エージェントが将来どのような機能を持ち、日々のビジネス プロセスやワークフローをどのように変革するのかを見るのは楽しくてエキサイティングです。

次に、VS Code を使用した ChatGPT を確認してください。これは、楽なコーディングへの第一歩です。