HuggingGPT火了:一个ChatGPT控制所有AI模型,自动帮人完成AI任务,网友:留口饭吃吧
本篇文章向大家介绍《HuggingGPT火了:一个ChatGPT控制所有AI模型,自动帮人完成AI任务,网友:留口饭吃吧》,主要包括,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
最强组合:HuggingFace+ChatGPT ——
HuggingGPT,它来了!
只要给定一个AI任务,例如“下面这张图片里有什么动物,每种有几只”。
它就能帮你自动分析需要哪些AI模型,然后直接去调用HuggingFace上的相应模型,来帮你执行并完成。

整个过程,你要做的就只是用自然语言将你的需求输出。
这项由浙大与微软亚研院的合作成果,一经发布就迅速爆火。

英伟达AI研究科学家Jim Fan直呼:
这是我本周读到的最有意思的论文。它的思想非常接近“Everything App”(万物皆App,被AI直接读取信息)。
而一位网友则“直拍大腿”:
这不就是ChatGPT“调包侠”吗?

AI进化速度一日千里,给我们留口饭吃吧……

所以,具体怎么回事儿?
HuggingGPT:你的AI模型“调包侠”
其实,若说这个组合物只是“调包侠”,那格局小了。
它的真正用义,是AGI。
如作者所言,迈向AGI的关键一步是能够解决具有不同领域和模式的复杂AI任务。
我们目前的成果离此还有距离——大量模型只能出色地完成某一特定任务。
然而大语言模型LLM在语言理解、生成、交互和推理方面的表现,让作者想到:
可以将它们作为中间控制器,来管理现有的所有AI模型,通过“调动和组合每个人的力量”,来解决复杂的AI任务。
在这个系统中,语言是通用的接口。
于是,HuggingGPT就诞生了。
它的工程流程分为四步:
首先,任务规划。ChatGPT将用户的需求解析为任务列表,并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系。
其次,模型选择。ChatGPT根据HuggingFace上托管的各专家模型的描述,为任务分配合适的模型。
接着,任务执行。混合端点(包括本地推理和HuggingFace推理)上被选定的专家模型根据任务顺序和依赖关系执行分配的任务,并将执行信息和结果给到ChatGPT。
最后,输出结果。由ChatGPT总结各模型的执行过程日志和推理结果,给出最终的输出。
如下图所示。
假定我们给出这样一个请求:
请生成一个女孩正在看书的图片,她的姿势与example.jpg中的男孩相同。然后请用你的声音描述新图片。
可以看到HuggingGPT是如何将它拆解为6个子任务,并分别选定模型执行得到最终结果的。

具体效果怎么样?
作者采用gpt-3.5-turbo和text-davinci-003这俩可以通过OpenAI API公开访问的变体,进行了实测。
如下图所示:
在任务之间存在资源依赖关系的情况下,HuggingGPT可以根据用户的抽象请求正确解析出具体任务,完成图片转换。

在音频和视频任务中,它也展现了组织模型之间合作的能力,通过分别并行和串行执行两个模型的方式,完了一段“宇航员在太空行走”的视频和配音作品。

此外,它还可以集成多个用户的输入资源执行简单的推理,比如在以下三张图片中,数出其中有多少匹斑马。

一句话总结:HuggingGPT可以在各种形式的复杂任务上表现出良好的性能。
项目已开源,名叫「贾维斯」
目前,HuggingGPT的论文已经发布,项目则正在建设中,代码只开源了一部分,已揽获1.4k标星。
我们注意到,它的项目名称很有意思,不叫本名HuggingGPT,而是钢铁侠里的AI管家贾维斯(JARVIS)。

有人发现它和3月份刚发布的Visual ChatGPT的思想非常像:后者HuggingGPT,主要是可调用的模型范围扩展到了更多,包括数量和类型。

不错,其实它们都有一个共同作者:微软亚研院。
具体而言,Visual ChatGPT的一作是MSRA高级研究员吴晨飞,通讯作者为MSRA首席研究员段楠。
HuggingGPT则包括两位共同一作:
Shen Yongliang,TA来自浙江大学,在MSRA实习期间完成此项工作;
Song Kaitao,MSRA研究员。
其通讯作者为浙大计算机系教授庄越挺。

最后,对于这个强大新工具的诞生,网友们很是兴奋,有人表示:
ChatGPT已成为人类创建的所有AI的总指挥官了。

也有人据此认为:
AGI可能不是一个LLM,而是由一个“中间人”LLM连接的多个相互关联的模型。

那么,我们是否已经开启“半AGI”的时代了?

论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.17580
项目链接:https://github.com/microsoft/JARVIS
参考链接:https://twitter.com/DrJimFan/status/1642563455298473986
今天关于《HuggingGPT火了:一个ChatGPT控制所有AI模型,自动帮人完成AI任务,网友:留口饭吃吧》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于AI,模型,HuggingGPT的内容请关注golang学习网公众号!
10年监禁!前苹果工程师张晓浪认罪,承认窃取机密跳槽小鹏
- 上一篇
- 10年监禁!前苹果工程师张晓浪认罪,承认窃取机密跳槽小鹏
- 下一篇
- 关于ChatGPT-4 用户需要知道的一切
-
- 科技周边 · 人工智能 | 12小时前 |
- Tokenizer padding_side 影响批量生成的对齐
- 206浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 14小时前 | python · 人工智能 · 数据迭代 Hugging Face Datasets streaming IterableDataset 大语料
- Datasets streaming 读取大语料的迭代方式
- 337浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 17小时前 | python · Transformers generate 停止条件 批量输出
- Transformers generate 的停止条件与批量输出
- 133浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 19小时前 | 人工智能 · LoRa 显存优化 bitsandbytes QLoRA 4-bit量化
- bitsandbytes 量化模型配合 LoRA 训练的显存边界
- 249浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 21小时前 | 人工智能 · LoRa PEFT load_adapter set_adapter 适配器切换
- PEFT LoRA 适配器按任务切换的加载方案
- 268浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 23小时前 | 人工智能 · LoRa PEFT merge_and_unload 适配器合并
- PEFT 适配器合并后为什么输出会变化
- 221浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Tokenizer 左填充和右填充应该怎么选
- 399浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Safetensors 为什么支持按需读取权重切片
- 258浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- MLflow Model Alias 怎么替代固定版本号部署
- 360浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 索引优化 · 向量数据库 · 向量检索 FAISS Index Factory IVF PQ
- FAISS Index Factory 字符串怎么组合索引结构
- 100浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- 知识库切片重叠率怎么影响检索结果
- 268浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 263次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 312次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 291次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 268次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 83次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览
