【AIニュース】英語解説を日本語で読む【2023年5月17日｜@WorldofAI】
Baby AGIの改良版であるBabyCatAGIを紹介しています。BabyCatAGIは、元のシステムに比べて高い達成率、エラーの削減、高速なパフォーマンスなど、いくつかの改善点を提供しています。
公開日：2023年5月17日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
Hey, what is up guys?
やあ、みんなどうしたんだい？
Welcome back to another YouTube video at the WorldofAI.
WorldofAIのYouTubeビデオにお帰りなさい。
In today's video, I'm going to be showcasing another modification to Baby AGI, which is called BabyCatAGI.
今日のビデオでは、Baby AGIのもう一つの改良型、BabyCatAGIと呼ばれるものを紹介するつもりです。
Now, this model is designed to enhance the performance of Baby AGI, which is an artificial general intelligence system.
このモデルは、人工知能システムであるBaby AGIのパフォーマンスを向上させるために設計されています。
Now, BabyCatAGI brings several different improvements to the existing system.
BabyCatAGIは、既存のシステムにさまざまな改良を加えています。
We see that it provides a higher completion rate in terms of its objectives.
目的達成率が向上していることがわかります。
You see, there are fewer errors, uh, there's fast performance like modifications.
エラーも少なく、改造のようなパフォーマンスも高速です。
Moreover, you're able to get the integration of a handcrafted mini agent as a tool for different enhancements and capabilities of BabyCatAGI.
さらに、BabyCatAGIのさまざまな機能強化のためのツールとして、手作りのミニエージェントの統合を得ることができるのです。
Now, remarkably, all these advancements are basically under 300 lines of code.
さて、驚くべきことに、これらすべての進歩は、基本的に300行以下のコードで実現されています。
This is a compact code base, and it just shows how much better this modification of BabyCatAGI is compared to the original Baby AGI.
これはコンパクトなコードベースであり、このBabyCatAGIの改良が、オリジナルのBaby AGIと比較していかに優れているかを示しています。
Now, in today's video, I'm going to be showcasing this new modification by Yohi.
さて、今日のビデオでは、Yohiによるこの新しい改造を紹介します。
I'm going to show you guys how you can actually play around with it on the Baby AGI UI, as well as how you can actually play around with it on Ripplet.
私は皆さんに、Baby AGI UI上でそれを実際にどのように使って遊ぶことができるのか、また、Ripplet上でそれを実際にどのように使って遊ぶことができるのかを示します。
Now, before we actually get into the gist of the video, if you guys haven't seen my Baby HDI UI video, I emphasize a little bit more on this new UI and how you can actually install it locally.
さて、ビデオの要点に入る前に、もし皆さんが私のBaby HDI UIのビデオを見たことがなければ、この新しいUIとそれをローカルにインストールする方法についてもう少し強調しています。
So definitely check this out, and it's free on the web, so I highly recommend that you play around with it.
このビデオはウェブ上で無料公開されていますので、ぜひご覧ください。
Now, if you guys haven't seen my previous videos, I would highly recommend that you do so.
もしまだ私の過去のビデオをご覧になっていないなら、ぜひご覧になってください。
Guys, there's a lot of content and a lot of value that you'll definitely benefit from.
多くのコンテンツがあり、多くの価値があり、間違いなく恩恵を受けることができます。
Now, if you guys haven't subscribed, please do so.
もし、まだ購読していないなら、ぜひ購読してください。
Uh, like this video and please follow me on my new Twitter page.
このビデオに「いいね！」して、私の新しいツイッターページをフォローしてください。
I'll leave that link in the description below, and this is where I'm going to be showing you guys the new latest AI news.
下の説明文にリンクを貼っておきますが、ここで皆さんに最新のAIニュースをお見せするつもりです。
So with that thought, let's get right into the video.
では、さっそく動画に入りましょう。
So, one of the most notable improvements offered by BabyCatAGI is its higher completion rates of objectives.
BabyCatAGIが提供する最も顕著な改良点の1つは、目的の達成率が高いことです。
Now, when presented with a task or a goal, BabyCatAGI exhibits an increased ability to fulfill it successfully.
赤ちゃん猫AGIは、タスクや目標を提示されると、それを成功裏に遂行する能力が向上しているのです。
This improvement can be attributed to the enhancements made to the underlying algorithms, as well as the decision-making.
これは、基本的なアルゴリズムと意思決定の強化に起因しています。
This is something that we've seen of what it's built off of with the original Baby AGI.
これは、オリジナルのBaby AGIで実証済みです。
Now, through this optimized resource allocation and refined contextual understanding, BabyCatAGI is actually able to equip.
この最適化されたリソース配分と洗練された文脈理解を通じて、BabyCatAGIは実際に装備することができるようになりました。
It's like equipped to comprehend and execute tasks with improved accuracy and reliability.
より正確で信頼性の高いタスクを理解し、実行することができるようになったのです。
And this is one of the things that they wanted to focus on by making it faster, fiercer, and better.
そしてこれが、より速く、より激しく、より良くすることで、彼らがフォーカスしたかったことのひとつです。
Now, another crucial aspect that is addressed by BabyCatAGI is its reduction of errors.
さて、AGI「Baby Cat」が取り組むもうひとつの重要な側面は、エラーを減らすことです。
Now, this model is designed to minimize mistakes and inaccuracy in its responses or actions.
このモデルは、反応や行動におけるミスや不正確さを最小限に抑えるように設計されています。
Now, this is about leveraging advanced error detection mechanisms, as well as error correlating algorithms.
これは、高度なエラー検出メカニズムや、エラー相関アルゴリズムを活用することです。
Now, BabyCatAGI demonstrates a significant reduction of error rates compared to previous iterations from like Baby AGI.
BabyCatAGIは、Baby AGIのような以前のバージョンと比較して、エラーレートを大幅に削減することを実証しています。
Now, you can actually run a comparison of these two models.
では、実際にこの2つのモデルを比較してみてください。
You'll see that there's going to be a reduction in error.
エラーが減少していることがおわかりいただけると思います。
Also, you're going to see that BabyCatAGI is able to run way more quickly, and you're able to get better accuracy with that modification.
また、BabyCatAGIはより高速に動作するようになり、その修正によってより高い精度を得ることができるようになったことがわかります。
Now, this reduction also shows that the errors are not only able to ensure that there's reliability of the system but also enhances the overall user experience.
また、このエラー削減は、システムの信頼性を確保するだけでなく、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させることができることも示しています。
And this is one of the great things about BabyCatAGI.
そして、これがBabyCatAGIの素晴らしい点の一つです。
I played around with it a little bit on the actual UI.
実際のUIで少し遊んでみました。
You can get a better sense that you're able to get better responses more effectively, as well as more efficiently.
より効率的に、より良い回答を得られるようになったという実感が得られると思います。
Now, in addition to these improved completion rates, we're able to see that BabyCatAGI offers a speedier performance through a utilization of GPT forecast.
さて、こうした完成度の向上に加え、BabyCatAGIはGPT予測の活用により、より高速なパフォーマンスを提供していることがわかります。
Now, if you see on this UI, it utilizes GPT-4.
このUIを見ると、GPT-4が使われているのがわかります。
Now, it may be a little bit more expensive, but by running GPT-4 task creation, you're able to reduce the actual computational overhead associated with generating tasks.
今、これは少し高価かもしれませんが、GPT-4のタスク作成を実行することで、実際のタスク生成に関連する計算オーバーヘッドを削減することができます。
Now, if you've seen my video on BabyAGI UI, as well as my other previous videos, you can see that it constantly keeps working on executing tasks.
さて、BabyAGI UIのビデオをご覧になった方は、他のビデオと同様に、常にタスクの実行に取り組んでいることがおわかりいただけると思います。
It keeps making different tasks complete your overall objective.
さまざまなタスクで全体の目的を達成させ続けるのです。
But in this case, as it uses GPT-4, it reduces the computational overhead by focusing on the main objectives.
しかしこの場合、GPT-4を使っているので、主要な目的に集中することで計算オーバーヘッドを削減することができます。
It prioritizes those objectives by cutting off the useless tasks that are not needed to complete your overall objective.
全体の目的を達成するために必要ない無駄なタスクを切り捨てることで、その目的に優先順位をつけるのです。
Because in the other models, you focus on different tasks, it created multiple different tests that in some cases weren't needed to actually create the overall objective.
他のモデルでは、異なるタスクに焦点を当てるため、複数の異なるテストを作成し、場合によっては全体の目的を実際に作成するために必要でないこともありました。
In this case, ChatGPT-4 is used to basically cut off the useless ones and optimize on the, like, I mean prioritize on the use of ones to get your tasks completed.
この場合、ChatGPT-4は、基本的に無駄なものを切り捨て、タスクを完了させるために必要なものを優先的に使用するように最適化するために使用されます。
Now, this optimization also allows baby cab AGI to allocate more computing resources towards executing these tasks, and this is one of the reasons why it runs faster and more effectively.
この最適化によって、ベイビーキャブAGIはより多くの計算資源をタスク実行に割り当てることができ、これがより速く、より効果的に動作する理由の一つとなっています。
And we're going to be showing you guys this on this actual UI.
これから、実際のUIでこのことを紹介します。
You're gonna actually need to ChatGPT-4 to do this, so make sure you actually have that or otherwise you're not going to be able to run this effectively.
これを行うためには、実際にはChatGPT-4が必要になるでしょう。したがって、それを持っていることを確認してください。そうでないと、これを効果的に実行することはできません。
Obviously, if you go try to use 3.5, you're not going to be able to use it as it's only usable with GPT-4.
3.5を使おうとすると、GPT-4でしか使えないので、当然ながら使えません。
Now, another main feature I wanted to talk about is the mini agent as a tool feature.
さて、もう一つの大きな特徴として、ツールとしてのミニエージェントについてお話したいと思います。
Now, what this is doing is that what they've actually done is that they introduced a handcrafted mini agent as a valuable tool.
これはどういうものかというと、手作りのミニエージェントを貴重なツールとして導入しているのです。
Now, what this thing does is that it's specifically designed to augment the capabilities of BabyCatAGI as it serves as a dedicated assistant.
これは、BabyCatAGIの能力を増強するために特別に設計されたもので、専用のアシスタントとして機能するものです。
And what this does is, what this basically means is that it supports BabyCatAGI in different ways that BabyAGI didn't actually do before.
そして、これは何をするかというと、基本的には、BabyAGIが以前は実際にやらなかったようなさまざまな方法で、BabyCatAGIをサポートすることを意味します。
And this is by providing context-specific information as well as facilitating decision-making processes.
つまり、状況に応じた情報を提供し、意思決定プロセスを円滑にすることです。
With the mini agent's assistant, you're able to see that BabyCatAGI can leverage additional resources as well as insights.
ミニエージェントアシスタントによって、BabyCatAGIはさらなるリソースや洞察を活用できるようになったことがおわかりいただけると思います。
This can improve performance in different metrics.
これにより、さまざまな指標でパフォーマンスを向上させることができます。
Furthermore, you're able to get better responses through this mini agent tool.
さらに、このミニエージェントツールを通じて、より良いレスポンスを得ることができるようになります。
In previous iterations of BabyAGI systems, we see that we, there's a BabyAGI yeah, like with a P, and the task manager was executed during every Loop.
以前のBagyAGIシステムのバージョンでは、私たちが見るところ、そこにはPと共にBabyAGIがあり、タスクマネージャーは毎回のループで実行されました。
And this is something that you can see on Twitter.
で、これはTwitterで見ることができます。
I'll leave the link for it.
リンクを貼っておきますね。
And what this does is that it causes a significant slowdown with multiple different Loops in creating and executing tasks.
そして、このことが何をもたらすかというと、タスクの作成と実行において、複数の異なるLoopで著しいスローダウンを引き起こすということです。
Now, this slowdown was primarily due to, like, mostly caused due to the requirements of GPT-4 for task creations.
この遅さは、主にGPT-4のタスク作成の要件に起因するものでした。
Now, to address this issue, what they've done with baby cat Asia is that they improve the overall in performance and modification by implementing GPT-4 use.
この問題に対処するために、BabyCatアジアが行ったことは、GPT-4の使用を実装することにより、全体的なパフォーマンスと改良を向上させることです。
And this adjustment brings several different benefits to the system, which we talked about.
そして、この調整により、システムにいくつかの異なる利点がもたらされました。
Now, it proves the speed.
それは、スピードの向上です。
It also focuses on making sure that the task creation during each loop doesn't duplicate.
また、各ループ中のタスク作成が重複しないようにすることにも重点を置いています。
This ensures that you're optimized and prioritized to create or complete the overall objective.
これにより、全体的な目的を達成するために最適化され、優先順位をつけられるようになります。
These are the two main objectives of what we see with the utilization of BabyCatAGI.
この2つが、BabyCatAGIの活用で見えてくる主な目的です。
And through this modification, it helps in terms of cost efficiency as well.
そして、この修正を通じて、コスト効率の面でも役立っています。
This is because in the previous models, you can see that it constantly loops.
というのも、以前のモデルでは、常にループしていたのがわかります。
This creates more usage of the actual tokens, and it basically makes it more, uh, more or less more expensive compared to what BabyCatAGI does, even though it is using GPT-4.
そのため、実際のトークンの使用量が多くなり、GPT-4を使っているとはいえ、BabyCatAGIが行うのと比べると、基本的に、より、多かれ少なかれ、高価になってしまいます。
But in this case, it's more efficient with this usage as it only computes like different tokens for the best use cases.
しかし、この場合、最適な使用例に対してさまざまなトークンを計算するだけなので、この使い方がより効率的なのです。
Now, in addition to all these different adjustments, we can see that it helps with the rate limits.
さて、このようなさまざまな調整に加えて、料金制限にも役立つことがわかります。
Many services of APIs have different rate limits, which is something that they emphasize in this Tweet.
APIの多くのサービスには、さまざまな料金制限があり、このツイートでも強調されていることです。
Now, by limiting the use of GPT-4 within the task manager, we can see that BabyAGI cat AGI can stay within these rate limits more effectively and avoids potential like service disruptions.
タスクマネージャーでGPT-4の使用を制限することで、BabyAGI cat AGIはより効果的にレートリミットを守り、サービス停止などの可能性を回避できることがわかります。
So this is something I wanted to note as you're able to get better like usage of the actual tokens, and you're able to utilize this new application for the best.
したがって、これはあなたが実際のトークンの使用をよりよく行い、この新しいアプリケーションを最善に利用することができるということを注意しておきたかったのです。
Another thing I wanted to note is that you can actually access the classic BabyCatAGI code on their GitHub.
もうひとつ、GitHubでBaby CatのAGIコードにアクセスできることをお知らせしておきます。
So, I'll leave this link in the description below if you want to play around with it and start locally.
そこで、以下の説明でこのリンクを残しておきますが、もしあなたがそれを使って遊びたい、ローカルで始めたいというのであれば、このリンクを使ってください。
As you can install it locally using this code, and you get a better idea of how you can play around with it locally on your desktop.
このコードを使ってローカルにインストールすれば、デスクトップ上でローカルに弄ることができるようになるので、より良いアイデアを得ることができます。
One thing I wanted to know is its multiple dependencies.
私が知りたかったことの1つは、その複数の依存関係です。
Now, similar to the approach using BabyAGI, the memory in this system is stored on a local array as opposed to the vector store like BabyAGI, which uses Pinecone.
さて、BabyAGIを使ったアプローチと同様に、このシステムのメモリは、Pineconeを使うBabyAGIのようなベクターストアとは対照的に、ローカル配列に格納されています。
Now, this means that instead of using a vector-based storage structure, this system of BabyCatAGI utilizes a local array to store and retrieve information.
さて、これはつまり、ベクターベースの記憶構造を使う代わりに、このベビ猫AGIのシステムでは、情報の保存と検索にローカル配列を利用していることを意味します。
Now, one of the most notable features of this system is its capability to handle multiple different dependencies, and this is something that Yohe emphasized.
さて、このシステムの最も顕著な特徴の1つは、複数の異なる依存関係を扱うことができることであり、これはYoheが強調したことでもある。
As this means that the task can utilize this result obtained from two separate search operations and perform a third step that involves comparing the results from these searches.
これは、タスクが2つの別々の検索操作から得られた結果を利用し、これらの検索結果を比較するという第三のステップを実行できることを意味します。
This functionality basically enables the system to leverage the output of multiple search operations.
この機能により、システムは複数の検索操作の出力を活用することができます。
It utilizes them to, like, basically take a step to accomplish more complex steps toward the overall objective that you gave it initially.
つまり、最初に与えた全体的な目的に向かって、より複雑なステップを踏んでいくことができるのです。
Now, for instance, say you are tasked with finding information on a particular topic on the web.
例えば、あるトピックに関する情報をウェブ上で探すというタスクがあったとします。
Instead of relying solely on a single web search, the system can perform two distinct searches to retrieve this task.
このとき、1つのウェブ検索に頼るのではなく、2つの異なる検索を実行して、このタスクを取得することができます。
Now, obviously, this might be a little bit more expensive.
この場合、当然ながら、少しコストがかかります。
However, these results can then be used by a third step, which can then compare the two inputs.
しかし、これらの結果は第3のステップで使用することができ、2つの入力を比較することができます。
This gives you the best outputs of these two searches.
これにより、2つの検索から最適な出力が得られるのです。
Now, this comparison could obviously involve identifying similarities, differences, or other types of patterns in these search results, which will give you the best computational results.
今、この比較は明らかに、これらの検索結果における類似性、差異、または他の種類のパターンを特定することを含む可能性があります。これにより、最善の計算結果が得られます。
But the thing to note is that it's doing what Baby AGI did initially, but by reducing the overall loops in its task creation.
しかし、注目すべきは、ベイビーAGIが最初に行ったことを、タスク作成における全体的なループを減らすことで実現している点です。
You're going to be able to get the best output with faster and more effective results.
より速く、より効果的に、最高のアウトプットを得ることができるようになるのです。
Now, let's actually go on and play around with the actual model.
では実際に、実際のモデルで遊んでみましょう。
So, basically, Yoshiki is one of the actual creators of BabyAGI UI, and he basically deployed it on a local like UI form.
基本的には、YoshikiはBabyAGI UIの実際のクリエイターの一人で、彼は基本的にUIフォームのようなローカルにデプロイしています。
And you can actually access this using Versa.
そして、Versaを使ってこれに実際にアクセスすることができます。
In my case, I don't actually have ChatGPT4, but if you really want to play around with it, you can easily do so by inputting your API key.
私の場合、実際にはChatGPT4を持っていません。しかし、もしあなたが本当にそれで遊びたいのであれば、あなたのAPIキーを入力することで簡単にそれを行うことができます。
You can do that in the settings over here.
こっちの設定でできますよ。
Don't worry, you guys, I already deleted this API key, so you don't need to tell me.
このAPIキーはもう削除してしまったので、言わなくても大丈夫ですよ、皆さん。
But you can access it and put it over here in the API key.
でも、アクセスして、ここのAPIキーに入れることができます。
And you can just select Baby Cat Asia.
そして、Baby Cat Asiaを選択すればOKです。
You can also play with Baby AGI as well as the original Baby AJR model.
Baby AGIだけでなく、Baby AJRのオリジナルモデルでも遊べます。
It's kind of confusing in comparisons too because basically the same thing, but that's basically it for today's video, guys.
基本的に同じものなので、比較するとちょっとわかりにくいですが、今日の動画はこれでおしまいです。
You can also play around with the replica, but in this case, I think it's easier to use Baby AGI UI, and it's fairly easy in terms of creating your task.
レプリカで遊んでみることもできますが、この場合、私はBaby AGI UIを使う方が簡単だと思います。そして、タスクを作成するのはかなり簡単です。
There are actually different examples and demos that you can check out.
実際にいろいろな例やデモがあるので、チェックしてみてください。
For example, you can check out this demo right here.
例えば、こちらのデモをご覧ください。
You're able to select BabyCatAGI.
BabyCatAGIを選択することができるようになっています。
There are different tools.
さまざまなツールがあります。
You can put a prompt right, write a weather report of San Francisco today, maybe.
プロンプトを表示させ、今日のサンフランシスコの天気予報を書くことができます。
From this, you're able to see that you get a task, finds all the tasks.
タスクが表示され、すべてのタスクが表示されます。
Initially, it doesn't go in a loop and create more different tasks.
最初は、ループしてさらに別のタスクを作るわけではありません。
It just initializes the different tasks all at once.
ただ、一度にさまざまなタスクを初期化するだけです。
And as it completes it, you get a check mark as it completes the task and executes it.
そして、タスクが完了すると、チェックマークが表示され、タスクが実行されます。
And at the end, you're able to get an execution of your original task all the way at the bottom, which is quite amazing, guys.
そして最後には、元のタスクの実行が一番下に表示されるのです。
And I highly recommend that you play around with this as this is a new modification to Baby AGI, and it'll be quite useful in a lot of different use cases.
これはBaby AGIへの新しい改良であり、多くの異なるユースケースでかなり有用になるでしょうので、ぜひこれで遊んでみてください。
Now, overall, I definitely see this as a very useful case, as a notable evolution of Baby AGI's original system with a higher completion rate as well as reducing errors.
さて、全体として、これは非常に有用なケースだと思います。Baby AGIのオリジナルシステムを顕著に進化させ、完成度を高め、エラーを減らすことができます。
And you're able to get a speedier performance.
そして、よりスピーディーなパフォーマンスを得ることができるようになったのです。
In addition to a handcrafted mini agent, which can be utilized for a lot of different use cases.
加えて、手作りのミニエージェント、これは様々なユースケースに活用できます。
So, I highly recommend that you play around with this, guys, as it'll be quite useful in different use cases.
様々なユースケースで役に立つので、ぜひ遊んでみてください。
And if you guys haven't followed my new Twitter account, I highly recommend that you do so, guys, because I'm going to be posting constantly over here with new news, as well as future uploads.
そして、もしまだ私の新しいTwitterアカウントをフォローしていないのなら、ぜひフォローしてほしい、新しいニュースや今後のアップロードについて常に投稿していくつもりだ。
And if you guys haven't subscribed, please do so.
そして、もしまだ購読していないなら、ぜひ購読してください。
Like this video, comment anything you want to see.
このビデオに「いいね！」、見たいものがあればコメントください。
If you guys haven't seen my previous videos, definitely do so.
もしまだ私の過去のビデオを見たことがなければ、ぜひ見てください。
And with that thought, thank you so much for watching.
そして、そう思いながら、見てくださって本当にありがとうございました。
Have a great smile today, spread positivity, and I'll catch you soon, guys.
今日も素敵な笑顔で、ポジティブな気持ちを広めてください！また会いましょう。
Peace out, fellas.
それでは、また。