『Auto-GPTのデコーディング』 自動生成プリトレーニングトランスフォーマ（Auto-GPT）のデコーディング
Auto-GPTのデコーディング
自律型GPT-4のメカニズム
ChatGPTのリリース以来、興味深く、複雑で革新的な解決策がたくさん出てきました。コミュニティはその能力向上のために無数の可能性を探求してきました。
その1つがよく知られたAuto-GPTパッケージです。Githubでは14万以上のスターを獲得し、最高ランキングのリポジトリの1つです！
Auto-GPTはGPT-4を完全に自律型にする試みです。
Auto-GPTはGPT-4に自身の意思決定能力を与えます
信じられないことですが、本当にそうです！では、どのように動作するのでしょうか？
この投稿では、Auto-GPTのアーキテクチャについて説明し、どのように自律行動を実現するかを探求します。
アーキテクチャ
Auto-GPTには、自律行動をモデル化するために使用する全体的なアーキテクチャ、またはメインループがあります。
まず、全体的な説明から始めて、その後、各ステップを詳細に説明します：
Auto-GPTの核心は、以下の手順のサイクル的なシーケンスです：
- 要約された情報でプロンプトを初期化する
- GPT-4がアクションを提案する
- アクションを実行する
- このサイクルの入力と出力を埋め込む
- 埋め込みをベクトルデータベースに保存する
これらの5つのステップがAuto-GPTの核心を成し、その主要な自律行動を表します。
各ステップを詳細に説明する前に、このサイクル的なシーケンスの前に、すなわちエージェントの初期化があることに注意してください。
0. エージェントの初期化
Auto-GPTが完全に自律的にタスクを完了する前に、まずエージェントを初期化する必要があります。このエージェントは、GPT-4が誰であり、どの目標を追求すべきかを本質的に説明します
Auto-GPTに…と言いましょう
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