來源：新智元
最強組合HuggingFace+ChatGPT=「賈維斯」現在開放demo了。
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，完成多模態複雜任務。
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「Everything App」，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。
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」。
接着，使用了目標檢測模型facebook/detrresnet 50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。最後，系統提供了詳細的響應和用於解答問題的模型信息。
另外，讓它理解「我愛你」這句話的情感，並將其翻譯成泰米爾語（Tamiḻ）。
HuggingGPT調用了以下模型：
首先，使用了模型「dslim/bert-base-NER」對文本「l love you」進行情感分類，是「浪漫」。
然後，使用「ChatGPT」將文本翻譯成泰米爾語，即「Nan unnai kadalikiren」。
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。」
再來看看圖像生成的能力。
輸入「一隻貓跳舞」圖像上添加文字「I LOVE YOU」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。
然後，使用同一個模型根據給定的文本生成了「I LOVE YOU」的圖片。
最後，將2個圖片合併在一起，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上收穫了12.5k星，以及811個fork。
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。
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。
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，並根據其知識規劃任務順序和依賴關係。
接着，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。
然後執行任務。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。
最後是響應生成。LLM總結執行過程日誌和推理結果，並將摘要返回給用戶。
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。然後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，並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，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可以在各種形式的複雜任務上表現出良好的性能。
網友熱評
有網友稱，HuggingGPT類似於微軟此前提出的Visual ChatGPT，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。
Visual ChatGPT是直接基於ChatGPT構建，並向其注入了許多可視化模型（VFMs）。文中提出了Prompt Manage。
在PM的幫助下，ChatGPT可以利用這些VFMs，並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複雜任務，然後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：
🚀Microsoft JARVIS / HuggingGPT @Gradio Live demo up on @huggingface spaces
This is the future and it's Phew! 🔥🤯
Demo – https://t.co/0ctw43aKyT
My Guide How to use it – https://t.co/X6HCnrofWH pic.twitter.com/n7ESjMoKWX
— 1LittleCoder💻 (@1littlecoder) April 7, 2023
https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT
本文鏈接：https://www.8btc.com/article/6812724
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