編輯：桃子 Britta
來源：新智元
ChatGPT引爆的AI熱潮也「燒到了」金融圈。
近來，彭博社的研究人員也開發了一個金融領域的GPT——Bloomberg GPT，有500億參數。
GPT-4的橫空出世，讓許多人淺嘗到了大型語言模型的強大能力。
然而，OpenAI不open。業界許多人紛紛開始做GPT的克隆，而且許多ChatGPT平替的模型都是基於已經開源的模型上構建，尤其是Meta開源的LLMa模型。
比如，斯坦福的草泥馬（Alpaca）、斯坦福聯手CMU、UC伯克利駱馬（Vicuna），初創公司Databricks的Dolly等等。
針對不同任務和應用構建的各種類ChatGPT的大型語言模型，在整個領域呈現出百家爭鳴之勢。
那麼問題來了，研究者如何選擇合適的模型，甚至是多個模型，去完成一項複雜的任務呢？
近日，微軟亞洲研究院聯手浙江大學的研究團隊，發布了一個大模型協作系統HuggingGPT。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf
HuggingGPT利用ChatGPT作為控制器，連接HuggingFace社區中的各種AI模型，來完成多模態複雜任務。
這意味着，你將擁有一種超魔法，通過HuggingGPT，便可擁有多模態能力，文生圖、文生視頻、語音全能拿捏了。
HuggingGPT搭橋
研究者指出解決大型語言模型（LLMs）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着一些缺陷，因此在構建 AGI 系統的道路上面臨著一些緊迫的挑戰。
– 受限於文本生成的輸入和輸出形式，當前LLMs缺乏處理複雜信息（如視覺和語音）的能力；
– 在實際應用場景中，一些複雜任務通常由多個子任務組成，因此需要多個模型的調度和協作，這也超出了語言模型的能力範圍；
– 對於一些具有挑戰性的任務，LLMs在零樣本或少樣本設置下表現出優異的結果，但它們仍然比一些專家弱（如微調模型）。
為了處理複雜的人工智能任務，LLMs應該能夠與外部模型協調，以利用它們的能力。因此，關鍵點在於如何選擇合適的中間件來橋接LLMs和AI模型。
研究者發現，每個AI模型都可以通過總結其模型功能表示為一種語言形式。
由此，便引入了一個概念，「語言是LLMs，即ChatGPT，連接人工智能模型的通用接口」。
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，並非是大模型。
它的作用就是連接ChatGPT和HuggingFace，進而處理不同模態的輸入，並解決眾多複雜的人工智能任務。
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，並將其融合到提示中以建立與ChatGPT的連接。
隨後，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擁有處理多模態信息和複雜人工智能任務的能力。
四步工作流程
HuggingGPT整個工作流程可以分為如下四個階段：
– 任務規劃：ChatGPT解析用戶請求，將其分解為多個任務，並根據其知識規劃任務順序和依賴關係
– 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
– 任務執行：專家模型在推理端點上執行分配的任務，並將執行信息和推理結果記錄到LLM中
– 響應生成：LLM總結執行過程日誌和推理結果，並將摘要返回給用戶
多模態能力，有了
實驗設置
實驗中，研究者採用了gpt-3.5-turbo和text-davinci-003這兩種GPT模型的變體作為大型語言模型（LLMs），這些模型可以通過OpenAI API公開訪問。
為了使LLM的輸出更加穩定，我們將解碼溫度設置為0。
同時，為了調整LLM的輸出以使其符合預期格式，我們在格式約束上設置了logit_bias為0.1。
研究人員在如下表格中提供了為任務規劃、模型選擇和反應生成階段而設計的詳細提示，其中{{variable}}表示在提示被輸入LLM之前，需要用相應的文本填充域值。
研究人員在廣泛的多模態任務上測試了HuggingGPT。
在ChatGP和專家模型的配合下，HuggingGPT可以解決語言、圖像、音頻和視頻等多種模式的任務，包含了檢測、生成、分類和問題回答等多種形式的任務。
雖然這些任務看起來很簡單，但掌握HuggingGPT的基本能力是解決複雜任務的前提條件。
比如，視覺問答任務：
文本生成：
文生圖：
HuggingGPT可以整合多個輸入的內容來進行簡單的推理。可以發現，即使有多個任務資源，HuggingGPT也能將主要任務分解成多個基本任務，最後整合多個模型的推理結果，得到正確答案。
此外，研究人員通過測試評估了HuggingGPT在複雜任務情況下的有效性。
就HuggingGPT處理多項複雜任務的能力進行了展示。
當處理多個請求的時候，可能包含多個隱含任務或者需要等多方面的信息，這時依靠一個專家模型來解決是不夠的。
而HuggingGPT可以通過任務規劃組織多個模型的協作。
一個用戶請求中可能明確包含多個任務：
下圖展示了HuggingGPT在多輪對話場景下應對複雜任務的能力。
用戶將一個複雜的請求分成幾個步驟，通過多輪請求達到最終目標。結果發現，HuggingGPT可以通過任務規劃階段的對話情境管理來跟蹤用戶請求的情境狀態，並且可以很好地解決用戶提到的請求資源以及任務規劃。
「賈維斯」開源
目前，這一項目已經在GitHub上開源，但是代碼並沒有完全公布。
有趣的是，研究者給這個項目命名為《鋼鐵俠》中的賈維斯，無敵AI這就來了。
JARVIS：一個連接LLMs和ML社區的系統
順便提一句，HuggingGPT需要有了OpenAI的API才可以使用。
網友：研究的未來
JARVIS / HuggingGPT就像此前Meta提出的Toolformer一樣，都在充當著連接器的作用。
甚至，包括ChatGPT plugins也是如此。
網友稱，「我強烈懷疑第一個人工通用智能（AGI）的出現將比預期更早。它將依靠「膠水」人工智能，能夠智能地將一系列狹義人工智能和實用工具粘合在一起。
我獲得了訪問ChatGPT的Wolfram插件的權限，這使它一夜之間從數學菜雞變成了數學天才。當然，這只是一個小步驟，但卻預示着未來的發展趨勢。
我預測，在接下來的一年左右，我們將看到一種人工智能助手，它與數十個大型語言模型（LLMs）及類似工具相連，而終端用戶只需向其助手發出指令，讓其為他們完成任務。這個科幻般的時刻即將到來。
還有網友稱，這就是未來的研究方法。
GPT在一大堆工具面前，知道如何使用它們了。
參考資料：
HuggingGPT
-Human requests something
-ChatGPT
1 Plans tasks
2 Selects AI models based on HuggingFace descriptions
3 Manages cooperation of expert models to execute subtasks
4 Summarizes resultsCovers many sophisticated tasks across modalities & domainshttps://t.co/ukUzlJttaL pic.twitter.com/8XuplkNAey
— John Nay (@johnjnay) March 31, 2023
https://news.ycombinator.com/item?id=35390153
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