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整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

ChatGPT、GPT-3、GPT-4、text-da【【微信】】......近两年来，大模型层层出不穷，使人眼花缭乱，在不同的场景下，很多研究人员往往不知该作何选择？

为了解决这一难题，微软亚洲研究院和浙江大学的研究团队展开合作，发布了一个大模型协作系统――HuggingGPT，让 ChatGPT 与人工智能社区 HuggingFace 连接起来，将语言作为通用接口，让 LLM 作为控制器，管理行业内现有的所有人工智能模型。

「解决不同领域和模式的复杂人工智能任务是迈向 AGI 的关键一步」，研究团队在最新发布的 HuggingGPT 论文（【【网址】】/pdf/2303.17580.pdf）伊始说道。

HuggingGPT 的初衷

在研究团队看来，目前的 LLM 技术可以在语言理解、生成、互动和推理方面具有不错的能力，但是在建立先进的 AI 系统道路上仍然有一些紧迫的挑战：

• 限于文本生成的输入和输出形式，尽管 LLM 在 NLP 任务中表现显著，但是仍缺乏处理视觉和语音等复杂信息的能力；

• 在现实世界的场景中，一些复杂的任务通常由多个子任务组成，因此需要多个模型的调度和合作，这也超出了语言模型的能力范围；

• 对于一些具有挑战性的任务，LLM 在一些情况下表现出优秀的结果，但它们仍然比一些专家（例如，微调模型）弱。

如何解决这些问题可能是 LLM 走向更先进的人工智能系统的第一步，也是关键的一步。

HuggingGPT 的出现旨在能够让 LLM 与外部的模型协调，合力解决上述挑战。

HuggingGPT 的原理

具体来看，我们使用 ChatGPT 在收到用户请求时进行任务规划，根据机器学习社区 Hugging Face 中的功能描述选择模型，用选定的人工智能模型执行每个子任务，并根据执行结果总结响应。

通过利用 ChatGPT 强大的语言能力和 Hugging Face 中丰富的人工智能模型，HuggingGPT 能够覆盖不同模式和领域的众多复杂的人工智能任务，并在语言、视觉、语音和其他挑战性任务中取得令人印象深刻的结果，为实现高级人工智能铺设了一条新的道路。

根据论文解释，HuggingGPT 的整个过程可以分为四个阶段：

• 任务规划：使用 ChatGPT 分析用户的请求，了解他们的意图，并将其拆解成可解决任务。

• 模型选择：为解决计划任务，ChatGPT 根据描述选择托管在 Hugging Face 上的模型。

• 任务执行：调用并执行每个选定的模型，并将结果返回给 ChatGPT。

• 响应生成：最后使用 ChatGPT 整合所有模型的预测，进行总结和输出。

在这样的设计下，HuggingGPT 能够使用外部模型，也可以整合多模态感知能力，处理多个复杂的人工智能任务。

论文透露，HuggingGPT 目前通过利用 LLM（如 ChatGPT）来连接机器学习社区（如 Hugging Face）中各种人工智能模型，覆盖文本分类、目标检测、语义分割、图像生成、问答、文本到语音、文本到视频等 24 个任务。

样样都行的 HuggingGPT

在论文中，研究团队以实例进行了解释。如下图：分析 example1.jpg 中姿态和example2.jpg 的描述，重新生成一张图片。

通过 HuggingGPT 流程的第一步任务规划，即让 ChatGPT 分析用户的请求，ChatGPT 得出生成新图片过程涉及三步，进而自动进行模型选择：使用一个「openpose-control」模型来提取篮球图像中的姿势信息；进而使用「nlpconnect/【【微信】】ng」生成图像中关于男孩的描述；第三步，执行任务之后，使用 Illyasviel/【【微信】】se 模型结合姿态信息和描述生成最终的图像。

HuggingGPT 也可以对音频和视频模式的多模型合作进行定性分析：

除此之外，HuggingGPT 可以整合多个用户输入资源来进行简单的推理，得到正确的答案。

HuggingGPT 论文的发布引发了不少 AI 专家的关注，如果其正式落地，那么只需要通过 ChatGPT 一个入口就可以访问到各种适用的模型。

对此，英伟达 AI 科学家、斯坦福博士 Jim Fan 评价道：

HuggingGPT 是我本周阅读的最有趣的论文。它非常接近我描述的“E【【微信】】”愿景。ChatGPT 充当 “AI 模型空间”的控制器，根据人类规范选择正确的模型（应用程序），并正确组装它们以解决任务。它是一种“低带宽”方式的多模态――所有模态都需要通过文本字符串进行压缩和连接。HuggingGPT 也与 Prismer 的想法有关：尽可能利用预训练的领域专家模型。有时少训练就是多做事！

为了更好地落地这个愿景，研究团队在 GitHub 上开源了它的基础代码（【【网址】】/【【淘密令】】/JARVIS），且命名为“Jarvis”（贾维斯），供大家参考学习。

值得注意的是，很多网友直言，它的系统要求可能会直接劝退了不少人：

但是 HuggingGPT 也可以作为通往 AGI 的准入口。

【【网址】】/【【淘密令】】/JARVIS

【【网址】】/pdf/2303.17580.pdf

ChatGPT的优势有哪些 ChatGPT的核心是什么

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ChatGPT是一种基于人工神经网络的自然语言处理技术，其核心技术基于一种名为GPT（Generati【【微信】】）的大型深度学习模型。GPT模型最初是Transformer模型的一个变种，在2017年被引入到自然语言处理领域。2018年，OpenAI公司发布了GPT-1，它是一种大规模预训练语言模型，在各种自然语言处理任务上表现出色。随着技术的进步，GPT的模型大小不断增加，GPT-3模型是目前最大的语言模型。

通过对大规模语料库进行无监督的预训练，GPT模型可以自动发现并总结文本中的模式和规律，从而学习自然语言的语义和语法规则。

在预训练过程中，模型接收文本序列并预测下一个单词的概率分布，然后使用这些预测来更新模型的权重。

训练完成后，GPT模型可以理解用户输入的文本内容，并根据自己掌握的规则自动生成逻辑性强、流畅自然的文本内容，与用户进行连贯的对话。

GPT模型已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用。

例如，它可以用于文本生成、文本分类、语言翻译、语义搜索等任务。

在文本生成方面，通过提供种子文本并使用GPT模型生成文本。

在文本分类方面，可以对文本进行特征提取，并使用GPT模型对其进行分类。

在语言翻译方面，可以通过将源语言文本编码为向量，然后使用GPT模型生成目标语言文本。

在语义搜索方面，可以对询问文本进行编码并在大量文本库中搜索匹配结果。

因此，可以将GPT模型看作是一位拥有强大语言学习能力的人，它不需要背单词和学语法，可以通过阅读大量文本材料来掌握一门语言并达到接近母语水平。同时，ChatGPT还引入了命名实体识别、语义角色标注、情感分析等其他技术，以提高对话的质量和丰富性。

神经网络（Neural Network）是一种模拟生物神经系统组织结构的计算模型。它由多个层次组成，每个层次都包含多个节点（类似于神经元），通过节点之间的连接控制信号的传递。神经网络可以通过学习来自动识别模式和进行预测，在人工智能领域中得到了广泛应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

在神经网络中，每个节点都会执行一个简单的计算，并将其结果传递给下一个节点。这些节点之间的连接被称为“神经元之间的权重”，并且这些权重可以根据输入数据和输出期望值的差异来进行优化。在训练过程中，神经网络会接收大量的已知数据，然后自动调整权重以最小化误差。

通过反复训练，神经网络可以逐渐提高对特定任务的准确性。例如，在图像识别任务中，神经网络可以识别出图片中的不同物体或场景。在自然语言处理任务中，神经网络可以根据输入文本生成自然流畅的回答。

总之，神经网络是一种广泛应用于人工智能领域的计算模型，它可以通过学习来自动识别模式和进行预测，在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域中得到广泛应用。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学中一个重要的分支，旨在使计算机和人类之间进行更有效的沟通。它涉及多种技术，包括文本处理、自然语言理解、机器学习、机器翻译等。

文本处理是NLP中的一个重要方面，它涉及将文本拆解为语法成分，例如单词、短语和句子。自然语言理解则是模拟人类理解语言的过程，从而能够从文本中获取语义信息。机器学习在解决具体NLP任务的过程中发挥着关键作用，通过对大量历史数据的研究和分析来发现规律，并从中学习。机器翻译则是指将一种语言的文本翻译为另一种语言的过程，其中语法和文法也被视为重要组成部分。

随着深度学习等技术的不断发展，NLP取得了许多突破性进展。例如，在文本分类和情感分析方面，可以通过训练给定标签的大量数据来改进算法的准确性和效率；在问答系统中，可以使用具有上下文理解能力的模型来回答用户的问题；在机器翻译方面，可以使用神经网络等深度学习模型来提高翻译的准确性和流畅度。

总之，NLP是计算机科学中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。通过文本处理、自然语言理解、机器学习和机器翻译等技术，在图像识别、情感分析、问答系统、机器翻译等多个领域中发挥着重要作用。

机器学习：是计算机科学的一个分支，通过学习构建数学模型，使计算机具备自动学习的能力。它的目标是利用已知实例数据来找出规律，并根据规律对未知的实例数据进行预测，或者由未知实例归纳出一般规律。与此同时，机器学习也可以用于优化系统的性能，从而获得更加健壮的系统。

深度学习：是人工智能领域中最有效的机器学习技术之一，以端到端的方式将输入映射到输出。与传统机器学习方法不同，深度学习通过构建多层神经网络解决问题，神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都有若干个神经元，这些神经元之间通过权重和偏置进行通信。随着训练的不断进行，模型中的参数会调整，从而使得模型更加有效。举例来说，在图像识别任务中，深度学习的算法可以逐层识别图片中的物体，最后以物体类别作为输出。深度学习可以帮助我们识别复杂的模式，如图形、声音、文本等，其还可以用于完成自动驾驶等任务。

最后、深度学习也是在统计学习的基础上发展起来的一种机器学习形式，它可以根据已有的大量数据来自动分析和学习生成有效的结果。与传统的机器学习方法不同，深度学习是将数据进行深层次分析处理，以达到更智能、自动化、更准确的计算方法。

主要应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，并已被应用于日常生活中的多个场景。

例如，在访问谷歌等搜索引擎时，输入一句话，搜索引擎就会快速将这句话识别出来并返回精准的搜索结果，这得益于深度学习技术。