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GPT:最強組合HuggingFace+ChatGPT=「賈維斯」現在開放demo了!_HUG

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Time:1900/1/1 0:00:00

來源:新智元

前段時間,浙大&微軟發布了一個大模型協作系統HuggingGPT直接爆火。

研究者提出了用ChatGPT作為控制器,連接HuggingFace社區中的各種AI模型,完成多模態復雜任務。

整個過程,只需要做的是:用自然語言將你的需求輸出。

英偉達科學家稱,這是我本周讀到的最有意思的論文。它的思想非常接近我之前說的「EverythingApp」,即萬物皆App,被AI直接讀取信息。

上手體驗

現在,HuggingGPT增加了Gradio演示。

項目地址:https://github.com/microsoft/JARVIS

有網友便上手體驗了一番,先來「識別圖上有幾個人」?

HuggingGPT根據推理結果,得出圖片中有2個人正在街道上行走。

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具體過程如下:

首先使用圖像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning進行圖像描述,生成的文本「2個女人在有火車的街道上行走」。

接著,使用了目標檢測模型facebook/detrresnet50來檢測圖片中的人數。模型檢測出7個物體,2個人。

再使用視覺問題回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出結果。最后,系統提供了詳細的響應和用于解答問題的模型信息。

Alchemy Pay:對硅谷銀行和Silvergate沒有風險敞口:金色財經報道,加密支付服務商Alchemy Pay發推表示,對硅谷銀行和Silvergate沒有風險敞口,沒有任何資金存放在這些機構,其合作銀行完全遵守所有法規。[2023/3/10 12:54:32]

另外,讓它理解「我愛你」這句話的情感,并將其翻譯成泰米爾語。

HuggingGPT調用了以下模型:

首先,使用了模型「dslim/bert-base-NER」對文本「lloveyou」進行情感分類,是「浪漫」。

然后,使用「ChatGPT」將文本翻譯成泰米爾語,即「Nanunnaikadalikiren」。

在推理結果中沒有生成的圖片、音頻或視頻文件。

轉錄MP3文件時,HuggingGPT卻失敗了。網友表示,「不確定這是否是我的輸入文件的問題。」

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再來看看圖像生成的能力。

輸入「一只貓跳舞」圖像上添加文字「ILOVEYOU」作為疊加層。

HuggingGPT首先使用了「runwayml/stable-diffusion-1-5」模型根據給定的文本生成「跳舞的貓」的圖片。

然后,使用同一個模型根據給定的文本生成了「ILOVEYOU」的圖片。

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最后,將2個圖片合并在一起,輸出如下圖:

賈維斯照進現實

項目公開沒幾天,賈維斯已經在GitHub上收獲了12.5k星,以及811個fork。

研究者指出解決大型語言模型當前的問題,可能是邁向AGI的第一步,也是關鍵的一步。

因為當前大型語言模型的技術仍然存在著一些缺陷,因此在構建AGI系統的道路上面臨著一些緊迫的挑戰。

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為了處理復雜的人工智能任務,LLMs應該能夠與外部模型協調,以利用它們的能力。

因此,關鍵點在于如何選擇合適的中間件來橋接LLMs和AI模型。

在這篇研究論文中,研究者提出在HuggingGPT中語言是通用的接口。其工作流程主要分為四步:

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf

首先是任務規劃,ChatGPT解析用戶請求,將其分解為多個任務,并根據其知識規劃任務順序和依賴關系。

接著,進行模型選擇。LLM根據HuggingFace中的模型描述將解析后的任務分配給專家模型。

然后執行任務。專家模型在推理端點上執行分配的任務,并將執行信息和推理結果記錄到LLM中。

最后是響應生成。LLM總結執行過程日志和推理結果,并將摘要返回給用戶。

假如給出這樣一個請求:

請生成一個女孩正在看書的圖片,她的姿勢與example.jpg "/>中的男孩相同。然后請用你的聲音描述新圖片。

可以看到HuggingGPT是如何將它拆解為6個子任務,并分別選定模型執行得到最終結果的。

通過將AI模型描述納入提示中,ChatGPT可以被視為管理人工智能模型的大腦。因此,這一方法可以讓ChatGPT能夠調用外部模型,來解決實際任務。

簡單來講,HuggingGPT是一個協作系統,并非是大模型。

它的作用就是連接ChatGPT和HuggingFace,進而處理不同模態的輸入,并解決眾多復雜的人工智能任務。

所以,HuggingFace社區中的每個AI模型,在HuggingGPT庫中都有相應的模型描述,并將其融合到提示中以建立與ChatGPT的連接。

隨后,HuggingGPT將ChatGPT作為大腦來確定問題的答案。

到目前為止,HuggingGPT已經圍繞ChatGPT在HuggingFace上集成了數百個模型,涵蓋了文本分類、目標檢測、語義分割、圖像生成、問答、文本到語音、文本到視頻等24個任務。

實驗結果證明,HuggingGPT可以在各種形式的復雜任務上表現出良好的性能。

網友熱評

有網友稱,HuggingGPT類似于微軟此前提出的VisualChatGPT,似乎他們把最初的想法擴展到了一組龐大的預訓練模型上。

VisualChatGPT是直接基于ChatGPT構建,并向其注入了許多可視化模型。文中提出了PromptManage。

在PM的幫助下,ChatGPT可以利用這些VFMs,并以迭代的方式接收其反饋,直到滿足用戶的要求或達到結束條件。

還有網友認為,這個想法確實與ChatGPT插件非常相似。以LLM為中心進行語義理解和任務規劃,可以無限提升LLM的能力邊界。通過將LLM與其他功能或領域專家相結合,我們可以創建更強大、更靈活的AI系統,能夠更好地適應各種任務和需求。

這就是我一直以來對AGI的看法,人工智能模型能夠理解復雜任務,然后將較小的任務分派給其他更專業的AI模型。

就像大腦一樣,它也有不同的部分來完成特定的任務,聽起來很符合邏輯。

參考資料:

https://twitter.com/1littlecoder/status/1644466883813408768

https://www.youtube.com/watch?v=3_5FRLYS-2A

https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT

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