Une récente vague d'applications construites sur l'API GPT-4 d'OpenAI a fait bourdonner la communauté crypto avec des conceptions vers le développement d'un bot de trading de cryptomonnaies entièrement autonome et auto-corrigé.

AutoGPT réglé sur 100 exécutions. Objectif : fusionner les meilleurs indicateurs pour le trading de cryptomonnaies dans le code Pine. Résultat : erreurs de bouclage. En fouillant dans la sortie, j'ai trouvé suffisamment de bits pour que GPT4 me donne le code Pine de la stratégie. 4h de backtesting de 2018 à aujourd'hui. 25$ à 92 millions de dollars. Début du test aujourd'hui, profit de 1$ actuellement- Under_the_Valley.MI (@ValleyUnder) 11 avril 2023

Deux de ces applications, baptisées BabyAGI et AutoGPT, ont été particulièrement remarquées, de nombreux utilisateurs tentant de créer des applications de trading de cryptomonnaies à partir d'elles.

L'idée maîtresse de ces deux applications est la gestion des tâches pour GPT-4. Actuellement, GPT-4 excelle dans le traitement du langage naturel, comme en témoigne l'utilité démontrée de l'interface ChatGPT, mais il n'a aucune capacité de mémorisation.

Les applications construites sur l'API GPT sont fondamentalement limitées à l'utilisation d'une seule session, ce qui signifie que le modèle ne peut pas rappeler les informations des interactions précédentes. Cela est dû à la quantité de données (appelée nombre de tokens) que les requêtes individuelles requièrent, ainsi qu'à la tendance de GPT à halluciner - un problème qui devient de plus en plus évident à mesure que le nombre de tokens augmente.

Les utilisateurs partent donc d'une feuille blanche lorsqu'ils interrogent la machine. En termes de construction d'une application de trading crypto capable de se corriger elle-même et d'effectuer une analyse historiographique - en s'adaptant aux conditions du marché en temps réel tout en gardant à l'esprit les tendances à court et à long terme - cela signifie que même le bot le plus robuste construit sur l'API GPT nécessiterait typiquement une supervision humaine importante.

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Certains développeurs astucieux ont peut-être discerné une méthode potentielle pour contourner ces limitations en créant des applications qui tirent parti de la capacité de l'API 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 d'informations sur les cryptomonnaies, ou de l'enseignement à un agent d'apprentissage automatique de la reconnaissance du creux de la vague.

AutoGPT, par exemple, utilise GPT-4 pour générer du code, puis exploite GPT-3.5 pour créer ce qui semble être un espace mémoire artificiel virtuel dans lequel les informations sont combinées et échangées entre les deux.

Un autre projet, BabyAGI, combine GPT-4 avec LangChain, un cadre de codage, et Pinecone, une base de données vectorielle, pour engendrer de nouveaux agents afin d'accomplir des tâches complexes sans perdre de vue l'objectif initial.

Ces deux applications pourraient servir de base à une application d'IA multi-agents, capable de gérer un portefeuille de cryptomonnaies de fond en comble sur la base d'un simple message en langage clair.

Bien qu'il semble qu'aucune des deux applications n'ait été spécifiquement conçue pour le marché des cryptomonnaies, nous avons repéré plusieurs efforts sur les médias sociaux et sur GitHub pour adapter l'une ou l'autre, voire les deux, au trading autonome.