अक्टूबर 17

स्वायत्त एआई एजेंटों (एजीआई) का परिचय

प्रकाशित: 17 अक्टूबर, 2023 प्रातः 4:42 बजे अद्यतन: 17 अक्टूबर, 2023 प्रातः 4:42 बजे

संपादित और तथ्य-जांचा गया: 17 अक्टूबर, 2023 सुबह 4:42 बजे

स्वायत्त एआई एजेंट या एजीआई, as defi1995 में मेस द्वारा नियुक्त, जटिल गतिशील वातावरण में सक्रिय रूप से भाग लेने वाली प्रणालियाँ हैं। ये एजेंट अपने इच्छित लक्ष्यों या कार्यों को पूरा करने की दिशा में काम करते हुए, अपने वातावरण में स्वायत्त रूप से काम करते हैं।

स्वायत्त एआई एजेंट (एजीआई) क्या हैं?

परंपरागत रूप से, "एजेंट" शब्द का उपयोग सुदृढीकरण सीखने के परिदृश्यों में गेम खेलने जैसे कार्यों में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को किया जाता है। हालाँकि, प्रौद्योगिकी की प्रगति और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उद्भव के साथ, हमारी दुनिया को ही पर्यावरण के रूप में देखा जा सकता है। इंटरनेट एक्सेस वाले एक एल्गोरिदम पर विचार करें जो मानव के बराबर कार्य करने में सक्षम हो। कई स्थितियों में, हम ऐसे एल्गोरिदम को एक संवेदनशील प्राणी के रूप में देख सकते हैं, इसकी क्षमताओं की असीमित सीमा को देखते हुए।

एक स्वायत्त AI एजेंट की प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:

योजना बनाने की क्षमता, जिसमें जटिल लक्ष्यों को सरल मध्यवर्ती कार्यों में विघटित करना शामिल है।
दीर्घकालीन स्मृति।
पर्यावरणीय उपकरणों का उपयोग, जैसे इंटरनेट के साथ बातचीत।
चिंतनशील क्षमताएं और गलतियों और अनुभवों से सीखने की क्षमता।

इन एजेंटों को उच्च-स्तरीय कार्य सौंपे जा सकते हैं, जैसे बार्सिलोना की यात्रा की योजना बनाना। इस तरह के कार्य में कई चरण शामिल होते हैं, जिसमें होटल का चयन करना, उपयुक्त टिकट बुक करना, खरीद प्रक्रिया को पूरा करना और होटल आरक्षण की पुष्टि सुनिश्चित करना शामिल है। यह एक अत्यधिक जटिल कार्य है जिसे हर व्यक्ति त्रुटियों के बिना निष्पादित नहीं कर सकता है।

वर्तमान में, इन प्रणालियों के लिए प्राथमिक चुनौती योजना और दीर्घकालिक दृष्टि में निहित है। उदाहरण के लिए, GPT-4 किसी कार्य को कई छोटे उपकार्यों में विभाजित करने के लिए संघर्ष करना पड़ता है, जिनमें से प्रत्येक को वह स्वतंत्र रूप से संभाल सकता है। हालाँकि यह एक छवि का उपयोग करके किसी वेबसाइट पर "खरीद टिकट" बटन का पता लगा सकता है, लेकिन प्रारंभिक अनुरोध से इस विशिष्ट कार्रवाई तक संक्रमण करने में इसे कठिनाई का सामना करना पड़ता है। फलस्वरूप, जैसे मॉडल GPT-4 अक्सर सबसे सामान्य कार्यों के लिए भी अपर्याप्त साबित होते हैं।

अधिक गहन और तकनीकी स्पष्टीकरण के लिए, आप इसका संदर्भ ले सकते हैं एक का ब्लॉग पोस्ट OpenAI कर्मचारी.

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एआई एजेंट बेंचमार्क

उदाहरण के लिए: शोधकर्ता प्रारंभिक पुनरावृत्तियों की खोज कर रहे हैं GPT-4 इसके जारी होने से पहले इसका उद्देश्य वास्तविक वायरस के समान स्व-प्रतिकृति की इसकी क्षमता का पता लगाना था। ठीक है, यानी, एक जीपीयू के साथ एक सर्वर किराए पर लें, उस पर आवश्यक सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल करें, इंटरनेट पर वेट डाउनलोड करें, एक स्क्रिप्ट चलाएं।

मूल्यांकन एजेंसी के लिए एक अन्य बेंचमार्क भी प्रस्तावित किया गया है। इस बेंचमार्क को सफलतापूर्वक पूरा करने पर, हमारी दुनिया में एजेंटों की भूमिका के बारे में गंभीर विचार-विमर्श आवश्यक हो जाता है। बेंचमार्क स्वयं सीधा है: $1,000,000 ऑनलाइन उत्पन्न करें, $100,000 के शुरुआती बजट से शुरू करें। सिद्धांत रूप में, इसमें ऐसी गतिविधियाँ शामिल हो सकती हैं स्टॉक मार्केट ट्रेडिंग (या बाज़ार में हेराफेरी), या इससे भी अधिक संबंधित, कपटपूर्ण गतिविधियों में संलग्न होना। उदाहरण के तौर पर, इस पोस्ट की शुरुआत में लिंक किए गए आलेख में उल्लिखित एक कार्य में एक नकली स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी वेबसाइट का निर्माण शामिल है, जिसके बाद एक छात्र पर अवैध रूप से पासवर्ड प्राप्त करने के लिए हमला किया जाता है। ऐसी गतिविधियाँ विभिन्न ईमेल-संबंधी प्रयासों में शरारत के लिए पर्याप्त अवसर प्रदान करती हैं।

यथार्थवादी परिदृश्यों में एआई एजेंट

हाल ही में एक रिपोर्ट संसाधन प्राप्त करने, खुद को दोहराने और वास्तविक दुनिया के भीतर नई चुनौतियों के अनुकूल होने के लिए भाषा मॉडल-आधारित एजेंटों की क्षमताओं का पता लगाता है। ये संयुक्त क्षमताएँ, जिन्हें "स्वायत्त प्रतिकृति और अनुकूलन" या एआरए कहा जाता है, विज्ञान कथा की याद दिलाते हुए एक परिदृश्य को समाहित करती हैं - एक सुपरइंटेलिजेंट, बेकाबू वायरस नेटवर्क में घुसपैठ करता है और नए उपकरणों को नियंत्रित करते हुए स्वायत्त रूप से फैलता है।

एआरए क्षमताओं से सुसज्जित प्रणालियों के संभावित परिणाम गंभीर और अनुमान लगाने में चुनौतीपूर्ण हैं। नतीजतन, मॉडलों में एआरए दक्षता का आकलन और भविष्यवाणी आवश्यक सुरक्षा प्रोटोकॉल, निगरानी प्रक्रियाओं और को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है। नियामक ढाँचे.

यह प्रयास मुख्य रूप से दो उद्देश्यों को पूरा करता है। सबसे पहले, यह 12 कार्यों की एक सूची संकलित करता है जिनका सामना एआरए मॉडल को करना पड़ सकता है। दूसरे, यह चार अलग-अलग मॉडलों को मान्य करता है: GPT-4 परीक्षण किया एंथ्रोपिक के क्लाउड के साथ, तीन अलग-अलग संकेतों के तहत और विभिन्न प्रशिक्षण चरणों में।

नीचे दिए गए चित्रण से पता चलता है कि मॉडल का प्रदर्शन सबसे जटिल कार्यों में उत्कृष्ट नहीं है।

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के बारे में लेखक

दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।

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दामिर यालालोव