ऑटोजीपीटी क्या है? एक पूर्ण गाइड और चैटजीपीटी की तुलना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से विकसित होती जा रही है।

GPT-3 से GPT-4 तक, हमने उन्नतता के संबंध में महत्वपूर्ण सुधार देखे हैं, प्रवेश सेटिंग, फाइन-ट्यूनिंग व्यवहार और लंबे संदर्भ की समझ में।

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तथापि, एआई-मानव संवाद वही रहा। आपको इच्छित परिणाम प्राप्त करने के लिए, एआई प्रोम्प्ट को मस्तकीली से तैयार करना होगा और उनके व्यवहार को संशोधित करना होगा।

अच्छा, यदि आपकें बस अपने लक्ष्यों को AI को बता देते हैं, और यह सब कुछ आपके लिए कर देता है? जैसे की आप अपने बटेगी में गंतव्य की जानकारी डालते हैं, और फिर वहां जाकर आपको आपकी सक्रिय भागीदारी के बिना पहुँचा देती है।

हाँ, हम स्वयंसंचालित AI एजेंट की बात कर रहे हैं। और ये तो यही है कि? वे पहले से ही यहाँ हैं!

AutoGPT जीपीटी-4 की नवीनतम एप्लिकेशन है जिसने इंटरनेट पर तहलका मचा दिया है। विश्वव्यापी डेवलपर्स अलग-अलग उद्योगों में AutoGPT का उपयोग करके नई एप्लिकेशन बना रहे हैं। और कुछ लोग AutoGPT को एक AGI भी कह रहे हैं!

इस ब्लॉग में, हम हाइप को पार करेंगे और समझेंगे:

• ऑटोजीपीटी क्या है
• ऑटोजीपीटी कैसे काम करता है
• ऑटोजीपीटी और चैटजीपीटी की तुलना में कैसे है
• ऑटोजीपीटी का उपयोग कैसे करें

और अधिक!

ऑटोजीपीटी क्या है?

ऑटोजीपीटी एक ओपन-सोर्स एआई एप्लिकेशन है जो ओपेनएआई के GPT-4 भाषा मॉडल का उपयोग करता है ताकि पूर्णतः स्वतंत्र और अनुकूलनीय एआई एजेंट बना सकें। यह 30 मार्च 2023 को टोरन ब्रूस रिचर्ड्स द्वारा जारी किया गया था। टोरन एक गेम विकासकार हैं और उन्होंने एक गेमिंग कंपनी नामक Significant Gravitas की स्थापना की।

ऑटोजीपीटी अन्य एआई टूल की तुलना में अद्वितीय है क्योंकि यह स्वतंत्र रूप से कार्य करता है, अर्थात आपको अब आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए मॉडल के मार्गदर्शन की आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, आप अपनी उद्देश्यों को लिखते हैं, और एआई आपके लिए बाकी काम करता है। इसलिए ऑटोजीपीटी मानव-एआई संवाद में मूल्यांकन बदल रहा है, जहां मानव अब एक सक्रिय भूमिका नहीं निभाने की आवश्यकता है तथा अन्य एआई एप्लिकेशन जैसे चैटजीपीटी के समान या उससे अच्छे परिणामों की गुणवत्ता बनाएगा।

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AutoGPT कैसे काम करता है?

ऑटोजीपीटी टास्क जैसे विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए विभिन्न एआई एजेंट्स बनाता है, जहां एआई सिस्टम स्वतंत्र रूप से काम करता है।

• कार्य सृजन एजेंट: जब आप ऑटोजीपीटी पर अपने लक्ष्य दर्ज करते हैं, तो टास्क सृजन एजेंट के साथ पहली AI एजेंट के साथ संपर्क स्थापित होता है। अपने लक्ष्यों के माध्यम से, यह उन्हें प्राप्त करने के लिए कदमों के साथ एक कार्य सूची बनाता है और इसे प्राथमिकता एजेंट को भेजेगा।
• कार्य प्राथमिकता एजेंट: कार्य सूची प्राप्त करने के बाद, प्राथमिकता AI एजेंट यह सुनिश्चित करता है कि क्रम सही है और यह तार्किक रूप में सही है, और फिर इसे कार्यान्वयन एजेंट को भेजता है।
• कार्यान्वयन एजेंट: प्राथमिकता की प्रक्रिया होने के बाद, कार्यान्वयन एजेंट एक कार्य के बाद एक अंजाम देता है। इसमें परिणाम प्राप्त करने के लिए जीपीटी-4, इंटरनेट और अन्य संसाधनों का उपयोग किया जाता है।

उपरोक्त एजेंट भी एक-दूसरे के साथ संवाद करते हैं। इसलिए जब कार्य पूरा करने वाला एजेंट सभी कार्यों को पूरा कर लेता है और परिणाम अप्रसंशोधनीय होते हैं, तो वह कार्य सृजन एजेंट के साथ संवाद कर सकता है ताकि नए कार्यों की सूची बनाई जा सके। इसे तीन एजेंट के बीच एक पुनरावृत्तिकारी परिश्रम बन जाती है जब तक सभी उपयोगकर्ता निर्धारित लक्ष्य पूरे न हो जाएं।

AI एजेंट्स के कार्यों को चार समूहों में वर्गीकृत करके उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस पर भी दिखाया जाता है: विचार, तर्क, योजना और आलोचना। सबसे पहले, एआई एजेंट टास्क पूरा करने के बाद विचार साझा करता है। फिर आता है तर्क, जो समझाता है कि एआई एजेंट क्यों कर रहा है वह जो कर रहा है। इसके बाद, सिस्टम टास्क पूरा करने के लिए योजना प्रदान करता है। अंत में, सिस्टम आलोचना भी देता है ताकि एआई एजेंट अपनी गलतियों को सुधार सके और किसी भी सीमाओं को पार कर सके।

इस कम्प्यूटेशनल फ़्लो को साझा करके, ऑटोजीपीटी बिना किसी उपयोगकर्ता हस्तक्षेप के एक विशेष समस्या को कैसे संगत करने और उसे दूर करने के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

AutoGPT और ChatGPT में क्या अंतर है?

हालांकि आंतरदायित्व एलएलएम मॉडल एक ही है, लेकिन AutoGPT और ChatGPT के बीच कई अंतर खींच सकते हैं। कुछ उनमे से नीचे दिए गए हैं।

वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि

चैटजीपीटी द्वारा उपयोग किए जाने वाले नवीनतम जीपीटी-4 मॉडल को जीपीटी-3.5 के साथी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो केवल सितंबर 2021 तक होता है। इसलिए चैटजीपीटी का उपयोग करके आप वास्तविक समय संबंधी जानकारी नहीं प्राप्त कर सकते हैं, क्योंकि आप वेबसाइटों और ऑनलाइन प्लेटफॉर्मों तक पहुंच नहीं पा सकते हैं जहां से जानकारी निकाली जा सकती है।

वहीं, AutoGPT के पास इंटरनेट का उपयोग करने की सुविधा है। यह केवल वेब पर सर्फ नहीं कर सकता है, बल्कि स्रोत के वैध होने की भी पुष्टि कर सकता है। इसके अतिरिक्त, AutoGPT किसी भी प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंच प्राप्त करके किसी कार्य को कर सकता है। उदाहरण के लिए, अगर आप AI से कहते हैं कि उत्पाद बेचने के लिए संभावनाएं खोजें और आउटरीच ईमेल भेजें, तो यह आपके Gmail खाता का उपयोग करके ईमेल ड्राफ्ट और भेजेगा।

मेमोरी प्रबंधन

किसी भाषा मॉडल को सटीक जवाब देने के लिए संदर्भ विंडो महत्वपूर्ण होती है। लेकिन LLMs जैसे GPT-4 में, विंडो की सीमा कहीं भी 4000 से 8000 टोकन्स तक होती है। इसलिए, अगर आवश्यकता सीमा से पार होती है, तो मॉडल सभी निर्देशों का पालन सही तरीके से नहीं कर सकता या विषय से हटकर अविश्वसनीय परिणाम दे सकता है।

इसके विपरीत, AutoGPT छोटी और लंबी अवधि की मेमोरी प्रबंधन में अच्छा है। वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके, AutoGPT संदर्भ या पिछले अनुभवों को संग्रहीत कर सकता है ताकि मॉडल को बेहतर निर्णय लेने में सहायता मिल सके।

छवि उत्पादन

AutoGPT क्षमतावान है चित्र उत्पन्न करने में क्योंकि यह DALL-E का प्रयोग करता है। यदि आप अपने AI एजेंट के लिए चित्र उत्पन्न करने की सुविधा सक्षम करना चाहते हैं, तो आपको DALL-E के लिए API पहुंच की आवश्यकता होगी। यह सुविधा वर्तमान में ChatGPT-4 में अनुपलब्ध है, हालांकि यह मल्टी-मोडल इनपुट-वार्ड के बावजूद है।

टेक्स्ट से बोलने की

आप सोचों को ध्वनित करने के लिए AutoGPT पर टाइप करके पाठ-से-श्रवण सक्षम कर सकते हैं। इसे कमांड लाइन में python -m autogpt --speak टाइप करके करें। लेकिन AutoGPT के साथ संवाद करने के लिए, आपको हर बार यह कमांड दर्ज करना होगा। आप AutoGPT को Eleven Labs से जुड़ाकर वाणी कोशिकाओं को भी जोड़ सकते हैं, जो एक बहुआयामी AI वाणी सॉफ़्टवेयर है।

AutoGPT की सीमाएँ

कोई संदेह नहीं है कि स्वतंत्र प्रकृति एआई सिस्टम को एक नई आयाम भी प्रदान करती है। वहीं, हमें AutoGPT की सीमाओं और जोखिमों को नजरअंदाज नहीं कर सकते। कुछ मुख्य सीमाएं जो आपको जाननी चाहिए नीचे दी गई हैं।

उपयोग करने के लिए बहुत महंगा

जबकि कार्यक्षमता बहुत शानदार है, ऑटोजीपीटी की व्यावहारिकता आपको निराश कर सकती है। ऑटोजीपीटी का उपयोग महंगे जीपीटी-4 मॉडल का करते हैं, तो छोटे कार्य के लिए भी प्रति कार्य पूरा करने की लागत ज्यादा हो सकती है। इसका मुख्य कारण है कि ऑटोजीपीटी एक विशेष कार्य के चरण में जीपीटी-4 को कई बार उपयोग कर सकती है।

इसके अलावा, यह अभ्यासयोग्य नहीं है क्योंकि यह एक ही इनपुट के समान परिस्थिति में आउटपुट की प्रतिरूपणा नहीं कर सकता। उदाहरण के लिए, यदि आप मॉडल से सड़क और टर्फ पर शीर्ष दौड़ने वाले जूते ढूंढने को कहें, तो यह टर्फ श्रेणी के लिए इस प्रक्रिया की प्रतिरूपणा करने का कोई कार्य क्रियान्वयन नहीं करेगा; बजाय इसके, यह तब से शुरू करेगा।

बहुत बार एक लूप में फंस जाता है

ऑटोजीपीटी के साथ सबसे आम समस्या यह है कि यह एक लूप में अटक जाता है। अगर यह कुछ मिनटों से अधिक के लिए चलता रहता है, तो संभवतः इसका मतलब है कि आपको प्रक्रिया को पुनः शुरू करना होगा। यह इसलिए होता है क्योंकि ऑटोजीपीटी टास्कों को सही ढंग से व्याख्या करने और विभाजित करने के लिए जीपीटी-4 पर निर्भर करता है। इसलिए ऑटोजीपीटी के लिए परिणाम अपर्याप्त होते हैं कि कोई भी कार्रवाई नहीं ली जा सकती है।

डेटा लीक होना संभव है

जब एक एआई मॉडल स्वतंत्र रूप से आपकी सिस्टम और इंटरनेट का उपयोग करके काम करता है, तो आपके डेटा को लीक होने का कुछ अंदेशा हो सकता है। सुरक्षा एजेंट न होने के कारण यह एक चिंता है, और जब आप ऑटोजीपीटी का उपयोग करते हैं, तो आपको सत्यापित निर्देश और सुरक्षा दिशानिर्देशों के साथ मॉडल को चला सकते हैं।

AutoGPT कैसे इंस्टॉल करें?

अन्य AI उपकरणों के विपरीत, AutoGPT के प्लेटफॉर्म और सुविधाओं तक पहुँच प्राप्त करने के लिए कोई सरल साइन-अप प्रक्रिया नहीं है। AutoGPT का उपयोग करना शुरू करने से पहले आपको आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विभिन्न सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करना होगा। इसलिए, आपके लिए चीज़ों को आसान बनाने के लिए, हमने AutoGPT के स्थापित करने की कदम-से-कदम प्रक्रिया को साझा किया है।

चरण 1: पूर्वापेक्षित सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करें

आपको AutoGPT को इंस्टॉल करने के लिए तीन मुख्य सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है: Git, Python और Visual Code Studio। आप AutoGPT के लिए तीन सॉफ्टवेयर को डाउनलोड करने के लिए यहां उपलब्ध लिंक्स नोशन डॉक का उपयोग कर सकते हैं।

चरण 2: API कुंजी के लिए OpenAI खाता बनाएं

यदि आपका खाता अभी तक नहीं है, तो एक OpenAI खाता बनाएं। अकाउंट खोलने के बाद, API Keys टैब पर जाएं। आपको एक सीक्रेट की बनाने का विकल्प दिखाई देगा (नीचे हाइलाइट किया गया है)। उस पर क्लिक करें और सीक्रेट की की कॉपी करें।

स्टेप 3: आटोजीपीटी रिपॉजिटरी की हार्ड ड्राइव में कॉपी करें

आपको AutoGPT GitHub repository को हार्ड ड्राइव में कॉपी करने के लिए दो मुख्य काम करने होंगे। पहले, GitHub से प्रोजेक्ट का लिंक कॉपी करें।

दूसरा, कमांड प्रम्प्ट खोलें और नीचे दिए गए छवि में दिखाए गए लिंक को पेस्ट करके ऑटोजीपीटी गिटहब रिपॉजिटरी क्लोन करें।

जैसा कि आपने VCS इंस्टॉल किया हुआ है, आप वीसीएस संपादक से AutoGPT तक पहुंचने के लिए कमांड प्रम्प्ट में कोड टाइप कर सकते हैं।

चरण 4: पायथन मॉड्यूल स्थापित करें

वीसीएस खोलने के बाद, आप अपनी बाएं हाथ की ओर कई फ़ाइलें देखेंगे। इनमें से एक फ़ाइल requirements.txt होगी। इस फ़ाइल में, आप AutoGPT को चलाने के लिए आवश्यक मॉड्यूल देखेंगे।

इन मॉड्यूल को स्थापित करने के लिए, pip install -r requirements.txt टाइप करें और एंटर दबाएं। ध्यान दें: आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आपने रिपॉजिटरी की प्रतिलिपि करने के स्थान को निर्देशित कर दिया है।

स्टेप 5: .env.template फ़ाइल का नाम बदलें

अपने VCS पर .env.template फ़ाइल ढूंढें और "।" और "template." हटा दें।

स्टेप 6: ओपेनएआई एपीआई कुंजी दर्ज करें

अंतिम कदम है, .env फ़ाइल में अपने API कुंजी चिपकाना। कुंजी दर्ज करने और फ़ाइल सहेजने के बाद, अपने कमांड प्रॉम्प्ट में जाएं और python -m autogpt टाइप करें। बस, आपने अब AutoGPT स्थापित कर लिया है और इसे उपयोग करना शुरू कर सकते हैं।

अंतिम विचार

हालांकि, मुझे लगता है कि ऑटोजीपीटी की संभावनाएं देखना रोचक होगा, लेकिन नविकरणीय प्रौद्योगिकियों के संबंध में वास्तविक अपेक्षाएं सेट करना महत्वपूर्ण है। अभी तक ऑटोजीपीटी को लॉन्च होने के पूरे एक महीने भी नहीं हुए हैं, इसलिए हमने अभी तक नहीं देखा है कि यह नई AI एप्लिकेशन विभिन्न उपयोग के मामलों में क्या कर सकती है और क्या नहीं कर सकती है। इसके अलावा, इसमें कई व्यक्तिगत गोपनीयता और डेटा सुरक्षा समस्याएं हैं जिन्हें तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है।

वो कहने के बावजूद, मुझे लगता है कि आटोजीपीटी जैसे एलएलएम मॉडल के साथ इंटरेक्शन करने तरीके में परिवर्तन हो रहा है, जैसे GPT-4। अब हम देख सकते हैं कि AI एक समस्या के साथ कैसे आता है, गलतियों से सीखता है, और अच्छे नतीजे प्रदान करता है, जिससे हमें अपने प्रेम्प्त्स को बेहतर बनाने के लिए समाधान ढूंढने में मदद मिलती है। तो AI एजेंट कहीं नहीं जा रहे हैं, लेकिन वे मिलने के लिए समय ले सकते हैं और यूजर अनुभव को मार्गदर्शन करने में महत्वपूर्ण बनाने में सक्षम होंगे।