Une récente vague d'applications construites sur l'API GPT-4 d'OpenAI a fait vibrer la communauté crypto avec des conceptions en vue du développement d'un robot de trading de crypto-monnaie entièrement autonome et auto-correctif.
AutoGPT défini sur 100 exécutions. Objectif : fusionner les meilleurs indicateurs du trading Crypto dans le code Pine. Erreurs de boucle de résultat. Récupéré via la sortie, j'ai trouvé suffisamment de bits pour que GPT4 me donne le code de stratégie Pine. Backtest de 4 heures de 2018 à aujourd'hui. 25 à 92 millions de dollars. Test commencé aujourd'hui, bénéfice actuel de 1 $
– Under_the_Valley (@ValleyUnder) 11 avril 2023
Deux de ces applications, baptisées « BabyAGI » et « AutoGPT », ont reçu une attention particulière, de nombreux utilisateurs tentant de créer des applications de trading de crypto-monnaie par-dessus elles.
La grande idée derrière les deux applications implique la gestion des tâches pour GPT-4. Actuellement, GPT-4 excelle dans le traitement du langage naturel, comme en témoigne l’utilité démontrable de l’interface ChatGPT, mais il n’a aucune capacité de mémorisation.
Les applications construites sur l'API GPT sont essentiellement limitées à une utilisation en une seule session, ce qui signifie que le modèle ne peut pas rappeler les informations des interactions précédentes. Cela est lié à la quantité de données (appelée nombre de « jetons ») requise par les requêtes individuelles et à la tendance de GPT à halluciner – un problème qui devient de plus en plus visible à mesure que le nombre de jetons augmente.
Les utilisateurs partent essentiellement d’une table rase chaque fois qu’ils interrogent la machine. En termes de création d'une application de trading crypto capable d'auto-correction et d'analyse historiographique – s'adaptant aux conditions du marché en temps réel tout en gardant simultanément l'accent sur les tendances à court et à long terme – cela signifie que même le robot le plus robuste construit sur l'API GPT le ferait généralement. nécessitent une forte surveillance humaine.
Certains développeurs intelligents ont peut-être discerné une méthode potentielle pour contourner ces limitations en créant des applications qui tirent parti de la capacité de GPT à générer du code et à se connecter à des sources externes.
Nous avons vu notre part de robots de trading, mais l’objectif de ces applications particulières va au-delà de la simple automatisation de l’agrégation de nouvelles cryptographiques ou de l’enseignement à un agent d’apprentissage automatique de la façon de reconnaître la baisse.
AutoGPT, par exemple, utilise GPT-4 pour générer du code, puis exploite GPT-3.5 comme ce qui semble être un espace de mémoire artificielle virtuelle dans lequel les informations sont combinées et échangées entre les deux.
Un autre effort, BabyAGI, combine GPT-4 avec LangChain, un framework de codage, et Pinecone, une base de données vectorielles, pour générer de nouveaux agents afin d'accomplir des tâches complexes sans perdre de vue l'objectif initial.
Les deux applications pourraient avoir le potentiel de servir d’épine dorsale à une application d’IA multi-agents, « lancer et oublier », capable de gérer un portefeuille de cryptographie de haut en bas sur la base d’un peu plus que des invites en langage simple.
Bien qu’il semble qu’aucune des deux applications n’ait été spécialement conçue pour le marché des crypto-monnaies, nous avons repéré plusieurs efforts sur les réseaux sociaux et sur GitHub pour en adapter une ou les deux pour le trading autonome.
#AutoGPT utilisant#GPT4trouve un autre article sur le site Web de Forbes. PLAN : - Parcourir l'article de Forbes - Identifier les principales monnaies cryptographiques de l'IA - Ajouter chaque devise à ma liste des principaux prétendants CRITIQUE : Je dois m'assurer de prendre en compte plusieurs sources et de comparer les informations. .. pic.twitter.com/Lbh24eX18X
– M. Harrison (@Harriso20462924) 9 avril 2023
