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

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。

Aptos推出2000萬美元獎勵計劃，鼓勵藝術家進行鏈上創作:金色財經報道，Aptos宣布將推出2000萬美元的藝術家獎勵計劃，以鼓勵藝術家使用Aptos區塊鏈進行創作。創作者可以在Aptos基金會的網站上提交申請。Aptos將向獲獎者提供資金和“基礎設施接入”，幫助其“最大限度地利用”公司的生態系統。Aptos表示，它已經向熱衷于使用其區塊鏈創建Web3項目的藝術家和創作者提供了300萬美元。[2023/4/13 14:00:14]

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。

加密交易所Bitso上市Circle歐元幣:金色財經報道，拉丁美洲加密交易所Bitso已將歐元幣（EUROC）加入其產品類別。EUROC由Circle發行，是一種由歐元支持的穩定幣，現在可供Bitso的600多萬客戶用歐元進行兌換、購買、出售、存款、儲蓄、投資或進行本地和國際轉賬。

根據CoinGecko的數據，自2022年6月底在以太坊網絡上推出以來，歐元幣的市值已達2600萬歐元。[2023/1/13 11:10:37]

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」。

Fidenza創始人的新NFT項目QQL Mint Pass上線后收入1700萬美元:金色財經報道，QQL Mint Pass是由Fidenza創始人Tyler Hobbs共同創建的一個新項目，于2022年9月28日推出后獲得了約1700萬美元的收入。據QQL網站稱，該項目共有999個NFT，其中99個由創建者保留用于“特殊目的”。

此前報道，Hobbs以為計算機生成的NFT項目Fidenza創建算法而聞名，該項目在二級市場上的最高售價為1,000ETH（當時為350萬美元）。（the block）[2022/9/29 22:38:57]

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「一只貓跳舞」圖像上添加文字「ILOVEYOU」作為疊加層。

以太坊基金會：以太坊合并后約4%的驗證者已經從網絡中退出，低于預期:9月15日消息，據The Block引援以太坊基金會的電話會議，在以太坊合并升級激活后，大約4%的驗證者已經從網絡中退出。這不足以特別影響網絡，并且低于合并之前的一些估計。這些驗證者可能需要修復一些配置問題，然后應該能夠返回網絡。[2022/9/15 6:58:24]

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。

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。

比特幣挖礦難度已上調9.26%至30.98T:金色財經報道，據BTC.com數據顯示，比特幣挖礦難度于今日14:40（區塊高度751968）迎來挖礦難度調整，挖礦難度上調9.26%至30.98T。目前比特幣未確認交易量為5414筆。全網算力為221.92 EH/s，24小時交易速度3.05交易/s。[2022/8/31 12:59:59]

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。

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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