Tafsiran kertas HuggingGPT terbaru Microsoft, apakah yang anda pelajari?

Microsoft baru-baru ini menerbitkan kertas kerja tentang HuggingGPT. Alamat asal: HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka[1]. Artikel ini adalah tafsiran kertas tersebut.

HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka Diterjemahkan ke Bahasa Cina: HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka.

Apakah kawan-kawannya? Selepas membaca kertas itu, ia mestilah model bahasa besar yang diwakili oleh GPT4 dan pelbagai model pakar. Model pakar yang disebut dalam artikel ini adalah relatif kepada model umum dan merupakan model dalam bidang tertentu, seperti model dalam bidang perubatan, model dalam bidang kewangan, dsb.

Memeluk Wajah ialah komuniti dan platform pembelajaran mesin sumber terbuka.

Anda boleh memahami kandungan utama kertas dengan cepat dengan menjawab soalan berikut.

1. Apakah idea di sebalik HuggingGPT dan bagaimana ia berfungsi?

• Idea di sebalik HuggingGPT ialah menggunakan model bahasa besar (LLM) sebagai pengawal untuk mengurus model AI dan menyelesaikan tugas AI yang kompleks. HuggingGPT berfungsi dengan memanfaatkan kekuatan LLM dalam memahami dan menaakul untuk membedah permintaan pengguna dan menguraikannya kepada berbilang subtugas. Kemudian, berdasarkan penerangan model pakar, HuggingGPT memberikan model yang paling sesuai untuk setiap tugas dan menyepadukan hasil model yang berbeza. Aliran kerja HuggingGPT terdiri daripada empat peringkat: perancangan tugas, pemilihan model, pelaksanaan tugas dan penjanaan tindak balas. Anda boleh mendapatkan maklumat lanjut pada halaman 4 dan 16 fail PDF.

2. Apakah idea di sebalik HuggingGPT dan bagaimana ia berfungsi?

• Idea di sebalik HuggingGPT ialah menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) Bertindak sebagai pengawal untuk mengurus model AI dan menyelesaikan tugas AI yang kompleks. Prinsip kerja HuggingGPT adalah untuk mengambil kesempatan daripada kelebihan LLM dalam memahami dan menaakul untuk menganalisis niat pengguna dan menguraikan tugasan kepada berbilang sub-tugas. Kemudian, berdasarkan penerangan model pakar, HuggingGPT memberikan model yang paling sesuai untuk setiap tugas dan menyepadukan hasil model yang berbeza. Aliran kerja HuggingGPT merangkumi empat peringkat: perancangan tugas, pemilihan model, pelaksanaan tugas dan penjanaan tindak balas. Anda boleh mendapatkan maklumat lanjut pada halaman 4 dan 16 fail PDF.

3. Bagaimanakah HuggingGPT menggunakan bahasa sebagai antara muka biasa untuk meningkatkan model AI?

• HuggingGPT menggunakan bahasa sebagai antara muka biasa untuk meningkatkan model AI dengan menggunakan model bahasa Besar (LLM) berfungsi sebagai pengawal untuk mengurus model AI. LLM boleh memahami dan menaakul tentang permintaan bahasa semula jadi pengguna, dan kemudian menguraikan tugas itu kepada berbilang sub-tugas. Berdasarkan penerangan model pakar, HuggingGPT memperuntukkan model yang paling sesuai untuk setiap sub-tugas dan menyepadukan hasil model yang berbeza. Pendekatan ini membolehkan HuggingGPT meliputi tugas AI yang kompleks dalam pelbagai modaliti dan domain yang berbeza, termasuk bahasa, penglihatan, pertuturan dan tugasan mencabar yang lain. Anda boleh mendapatkan maklumat lanjut pada halaman 1 dan 16 fail PDF.

4. Bagaimanakah HuggingGPT menggunakan model bahasa besar untuk mengurus model AI sedia ada?

• HuggingGPT menggunakan model bahasa besar sebagai antara muka untuk menghalakan permintaan pengguna kepada Pakar model secara berkesan menggabungkan keupayaan pemahaman bahasa model bahasa besar dengan kepakaran model pakar lain. Model bahasa besar bertindak sebagai otak untuk merancang dan membuat keputusan, manakala model kecil bertindak sebagai pelaksana setiap tugas tertentu. Protokol kerjasama antara model ini menyediakan cara baharu untuk mereka bentuk model AI umum. (Halaman 3-4)

5. Apakah jenis tugas AI kompleks yang boleh diselesaikan oleh HuggingGPT?

• HuggingGPT boleh menyelesaikan bahasa, imej, audio A luas pelbagai tugasan dalam pelbagai modaliti seperti video dan video, termasuk pelbagai bentuk tugas seperti pengesanan, penjanaan, pengelasan dan menjawab soalan. Contoh 24 tugasan yang boleh diselesaikan oleh HuggingGPT termasuk pengelasan teks, pengesanan objek, pembahagian semantik, penjanaan imej, menjawab soalan, teks ke pertuturan dan teks ke video. (Halaman 3)

6. Bolehkah HuggingGPT digunakan dengan pelbagai jenis model AI, atau adakah ia terhad kepada model tertentu?

• HuggingGPT bukan terhad kepada model tertentu model AI atau tugas persepsi visual. Ia boleh menyelesaikan tugasan dalam mana-mana modaliti atau domain dengan menganjurkan kerjasama antara model melalui model bahasa yang besar. Di bawah perancangan model bahasa yang besar, proses tugasan boleh ditentukan dengan berkesan dan masalah yang lebih kompleks boleh diselesaikan. HuggingGPT mengambil pendekatan yang lebih terbuka, memberikan dan mengatur tugasan mengikut penerangan model. (Halaman 4)

boleh difahami dengan analogi dengan konsep seni bina perkhidmatan mikro dan seni bina asli awan, yang sangat popular sekarang HuggingGPT ialah pengawal, yang boleh dilaksanakan dengan GPT4 dan bertanggungjawab untuk memproses input bahasa semula jadi. Penguraian, perancangan, dan penjadualan yang dipanggil penjadualan bermaksud penjadualan kepada pekerja, iaitu model bahasa besar (LLM) dan model pakar (model domain khusus). pengawal, dan pengawal menyepadukan keputusan dan menukarnya ke dalam bahasa Semula jadi dikembalikan kepada pengguna.

Aliran kerja HuggingGPT merangkumi empat peringkat:

• Perancangan tugas: gunakan ChatGPT untuk menganalisis permintaan pengguna, memahami niat mereka dan membongkarnya menjadi tugas yang boleh diselesaikan.
• Pemilihan Model: Untuk menyelesaikan tugas yang dirancang, ChatGPT memilih model AI yang dihoskan pada Wajah Memeluk berdasarkan penerangannya.
• Pelaksanaan tugas: Panggil dan laksanakan setiap model yang dipilih dan kembalikan hasilnya kepada ChatGPT.
• Jana respons: Akhir sekali, gunakan ChatGPT untuk menyepadukan ramalan semua model dan menjana Respons.

Pautan petikan

[1] HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka: https://arxiv.org/pdf/2104.06674.pdf

Atas ialah kandungan terperinci Tafsiran kertas HuggingGPT terbaru Microsoft, apakah yang anda pelajari?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!