Estás leyendo la publicación: ¿En qué se diferencia Auto-GPT de ChatGPT?
La creación de varios modelos de lenguaje ha avanzado con el avance de la inteligencia artificial. Los dos modelos más populares son ChatGPT y Auto-GPT. Pueden tener ciertas cosas en común, pero pueden diferir significativamente.
Este artículo analizará las diferencias entre estos dos modelos y profundizará en su funcionamiento.
Esta publicación le brindará información útil sobre las características distintivas de AutoGPT y ChatGPT, ya sea que sea un experto experimentado en inteligencia artificial o recién esté comenzando. Profundicemos en el artículo.
Auto-GPT y ChatGPT, ¿en qué se diferencian?
Si bien tanto AutoGPT como ChatGPT son modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) creados por OpenAI, tienen diferentes funciones y objetivos.
Para las actividades automáticas de creación de texto, incluida la finalización, el resumen y la traducción de texto, se creó Auto-GPT.
Es un subconjunto de la familia más amplia de modelos GPT, que utiliza una gran cantidad de datos de texto y un gran entrenamiento para descubrir patrones y conexiones entre palabras y oraciones.
Los enfoques de aprendizaje no supervisado se utilizan específicamente para entrenar Auto-GPT, que aprende de los datos sin ningún etiquetado o anotación explícita.
Por otro lado, ChatGPT es un modelo de IA conversacional que está pensado para que la comunicación sea lo más natural posible. Está creado para comprender preguntas en lenguaje natural y proporcionar respuestas conversacionales. Está entrenado en un vasto corpus de diálogos escritos por humanos.
La arquitectura GPT de ChatGPT es idéntica a la de Auto-GPT; sin embargo, ChatGPT se mejora mediante el uso de métodos de aprendizaje supervisados, que implican alimentar el modelo con datos de entrenamiento etiquetados.
Los conjuntos de datos de entrenamiento relativos utilizados por Auto-GPT y ChatGPT son una de sus distinciones clave. Mientras que ChatGPT se entrena únicamente con datos conversacionales, Auto-GPT se entrena con una amplia variedad de datos de texto, incluidos artículos de noticias, novelas y páginas web. Las capacidades de los dos modelos se ven significativamente afectadas por esta disparidad en los datos de entrenamiento.
Para tareas que requieren la creación de texto coherente y contextualmente adecuado en respuesta a un mensaje determinado, Auto-GPT es una excelente opción. Puede usarse, por ejemplo, para crear resúmenes de artículos extensos, frases o párrafos completos, o para traducir texto entre idiomas.
Puede producir una escritura que sea extremadamente consciente del contexto y pueda mantener la coherencia en textos de mayor longitud, ya que ha sido entrenado con una variedad variada de datos textuales.
Por el contrario, ChatGPT se creó principalmente para intercambios de diálogo. Destaca en la comprensión y producción de respuestas en lenguaje natural a consultas y afirmaciones.
Es particularmente hábil para comprender las sutilezas del lenguaje humano, ya que ha sido entrenado con datos conversacionales, y puede proporcionar respuestas que sean más humanas en tono y estilo. Esto hace que ChatGPT sea ideal para usar en chatbots, asistentes virtuales e interacciones de servicio al cliente, entre otros usos.
Tabla de diferencias sobre “¿En qué se diferencia Auto-GPT de ChatGPT?”
| Caso de uso | Capacitado en una amplia gama de datos. | Genera texto sobre cualquier tema o asunto. |
| Sintonia FINA | Es necesario un ajuste fino | El ajuste fino es opcional pero puede mejorar el rendimiento |
| Datos de entrenamiento | Capacitado en un dominio específico. | Casos de uso más específicos, como completar formularios o responder preguntas frecuentes |
| Control sobre la producción | Control limitado sobre la producción | Capacitado en una amplia gama de datos. |
| Tamaño del modelo | Tamaño de modelo más pequeño | Tamaño de modelo más grande |
| Personalización | La personalización es limitada | La personalización es flexible y amplia. |
| API | Disponible a través de la API OpenAI | Disponible a través de OpenAI API y varios proveedores de nube |
| Casos de uso | Casos de uso más específicos, como completar formularios o responder preguntas frecuentes | Casos de uso más específicos, como completar formularios o responder preguntas frecuentes |
¿Cómo utilizar Auto-GPT?
Paso 1: elija un programa, idioma y tarea:
El paso inicial es decidir el lenguaje de programación y la tarea que desea utilizar para producir el código. AutoGPT admite varios lenguajes de programación, incluidos Python, JavaScript, Ruby y PHP.
También está disponible una amplia gama de proyectos, incluido desarrollo web, aprendizaje automático, análisis de datos y más.
Paso 2: Instale la biblioteca Auto-GPT:
Para utilizar la herramienta, primero debe instalar la biblioteca AutoGPT. Ejecute el siguiente comando en su terminal para lograr esto: instalación de pip autogpt
Paso 3: IImporte la biblioteca Auto-GPT:
La biblioteca AutoGPT se puede importar a su secuencia de comandos agregando la siguiente línea al inicio de la secuencia de comandos una vez que se haya instalado: importar autogpt
Etapa 4: Estableciendo el modelo Auto-GPT:
El modelo Auto-GPT debe configurarse a continuación. Puede hacerlo creando una instancia de la clase “AutoGPT” e indicando el lenguaje de programación y la tarea para la que desea crear código.
Por ejemplo, usaría el siguiente código para construir el modelo para producir código Python para el análisis de datos: modelo = autogpt.AutoGPT(lang=”python”, tarea=”análisis de datos”)
Paso 5: crear código:
Una vez configurado el modelo, puede crear código utilizando el comando ‘generar()’ función con un mensaje que especifica el código que desea crear.
Por ejemplo, podría utilizar el siguiente mensaje para crear código Python para leer un archivo CSV: código = model.generate (“Leer el archivo CSV en Python”)
Una cadena que contiene el código creado será devuelta por el ‘generar()‘ función.
Usar el código producido le permitirá completar su proyecto. El código se puede importar a su proyecto guardándolo en un archivo o copiándolo y pegándolo en su script.
En conclusión, utilizar Auto-GPT es sencillo y sin complicaciones. Incluso si no es un programador experimentado, puede escribir código de alta calidad de manera rápida y sencilla siguiendo estas sencillas pautas.
Envolviéndolo todo
En conclusión, el modelo de lenguaje GPT tiene dos variantes: Auto-GPT y ChatGPT, cada una de las cuales tiene un uso específico.
Si bien ChatGPT es un agente conversacional creado para tener conversaciones similares a las de los humanos, AutoGPT es un modelo de tarea específica que se enfoca en producir contenido automatizado para una variedad de aplicaciones, como traducción y resumen.
Aunque ambos modelos utilizan la misma arquitectura y se entrenan con enormes cantidades de datos, los objetivos de entrenamiento únicos y los usos previstos hacen que operen y funcionen de manera muy diferente.
En general, estos dos modelos muestran la fortaleza y adaptabilidad de la arquitectura GPT, así como su potencial para cambiar varias áreas del procesamiento del lenguaje natural.
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