簡介

人工通用智能（AGI）可以被認為是一個人工智能系統(tǒng)，它能夠像人類一樣理解、處理和響應(yīng)智力任務(wù)。這是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，需要深入了解人腦的工作方式，以便我們能夠復(fù)制它。然而，ChatGPT的出現(xiàn)引起了研究界對開發(fā)此類系統(tǒng)的巨大興趣。微軟已經(jīng)發(fā)布了這樣一個由AI驅(qū)動的關(guān)鍵系統(tǒng)，名為HuggingGPT（Microsoft Jarvis）。

(資料圖)

在深入了解HuggingGPT的新內(nèi)容以及它工作原理的相關(guān)細節(jié)之前，讓我們首先了解ChatGPT的問題，以及為什么它在解決復(fù)雜的AI任務(wù)方面很困難。像ChatGPT這樣的大型語言模型擅長于解釋文本數(shù)據(jù)和處理一般任務(wù)。然而，它們經(jīng)常在特定任務(wù)中掙扎，并可能產(chǎn)生荒謬的反應(yīng)。你可能在解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題時遇到過來自ChatGPT的虛假答復(fù)。另一方面，我們有專家級的AI模型，如Stable Diffusion和DALL-E等，它們對各自的學(xué)科領(lǐng)域有更深入的了解，但在更廣泛的任務(wù)上卻舉步維艱。除非我們在LLM和專業(yè)AI模型之間建立起聯(lián)系，否則我們無法完全利用LLM的潛力來解決具有挑戰(zhàn)性的AI任務(wù)。這就是HuggingGPT所做的，它結(jié)合了兩者的優(yōu)勢，創(chuàng)造了更有效、更準確、更多的AI系統(tǒng)。

什么是HuggingGPT？

根據(jù)微軟最近發(fā)表的一篇論文，HuggingGPT利用LLM的強大功能，把它作為控制器，將其與機器學(xué)習(xí)社區(qū)（HuggingFace）中的各種AI模型連接起來，使它能夠使用外部工具，以提高工作效率。HuggingFace是一個為開發(fā)人員和研究人員提供大量工具和資源的網(wǎng)站。它還擁有各種各樣的專業(yè)和高精確度的模型。HuggingGPT將這些模型用于不同領(lǐng)域和模式的復(fù)雜AI任務(wù)，從而取得了令人印象深刻的結(jié)果。在涉及文本和圖像時，它具有與OPenAI GPT-4類似的多模式功能。但是，它也將你連接到互聯(lián)網(wǎng)上，你可以提供一個外部Web鏈接來詢問有關(guān)問題。

假設(shè)你想讓模型對寫在圖像上的文字進行音頻閱讀。HuggingGPT將使用最適合的模型串行地執(zhí)行這項任務(wù)。首先，它將從圖像中導(dǎo)出文本，并將其結(jié)果用于音頻生成。可以在下面的圖片中查看響應(yīng)詳細信息。簡直太神奇了!

對視頻和音頻模式的多模式合作進行定性分析

HuggingGPT是如何工作的？

HuggingGPT是一個協(xié)作系統(tǒng)，它使用LLM作為接口，向?qū)＜夷Ｐ桶l(fā)送用戶請求。從用戶提示到模型直到收到響應(yīng)的完整過程可以分解為以下不連續(xù)的步驟：

1.任務(wù)規(guī)劃

在這個階段，HuggingGPT利用ChatGPT來理解用戶的提示，然后將查詢分解為小的可操作任務(wù)。它還確定了這些任務(wù)的依賴關(guān)系，并定義了它們的執(zhí)行順序。HuggingGPT有四個插槽用于任務(wù)解析，即任務(wù)類型、任務(wù)ID、任務(wù)依賴性和任務(wù)參數(shù)。HuggingGPT和用戶之間的聊天記錄被記錄下來并顯示在顯示資源歷史的屏幕上。

2.模型選擇

基于用戶環(huán)境和可用的模型，HuggingGPT使用一個上下文中的任務(wù)-模型分配機制，為一個特定的任務(wù)選擇最合適的模型。根據(jù)這一機制，模型的選擇被認為是一個單選題，它最初根據(jù)任務(wù)的類型篩選出模型。之后，根據(jù)下載次數(shù)對模型進行排名，因為它被認為是反映模型質(zhì)量的可靠措施。Top-K模型是根據(jù)這個排名選擇的。這里的K只是一個反映模型數(shù)量的常數(shù)，例如，如果它被設(shè)置為3，那么它將選擇下載次數(shù)最多的3個模型。

3.任務(wù)執(zhí)行

在這里，任務(wù)被分配給一個特定的模型，它對其進行推理并返回結(jié)果。為了提高這個過程的效率，HuggingGPT可以同時運行不同的模型，只要它們不需要相同的資源即可。例如，如果給出一個提示，生成貓和狗的圖片，那么不同的模型可以并行運行來執(zhí)行這個任務(wù)。然而，有時模型可能需要相同的資源，這就是為什么HuggingGPT維護一個屬性以保持對資源的跟蹤。它確保資源被有效地使用。

4.生成響應(yīng)

最后一步是生成對用戶的響應(yīng)。首先，它整合了前幾個階段的所有信息和推理結(jié)果。這些信息以一種結(jié)構(gòu)化的格式呈現(xiàn)。例如，如果提示是檢測圖像中獅子的數(shù)量，它將繪制具有檢測概率的適當(dāng)?shù)倪吔缈?。然后，LLM（ChatGPT）使用這種格式，并以人類友好的語言呈現(xiàn)它。

設(shè)置HuggingGPT

HuggingGPT建立在Hugging Face最先進的GPT-3.5架構(gòu)之上，它是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以生成自然語言文本。以下是如何在本地計算機上設(shè)置它的步驟：

系統(tǒng)要求

默認配置需要Ubuntu 16.04 LTS，至少24GB的VRAM，至少12GB（最?。?、16GB（標準）或80GB（完整）的RAM，以及至少284GB的磁盤空間。此外，需要42GB的空間用于damo-vilab/text-to-video-ms-1.7b，126GB用于ControlNet，66GB用于stable-diffusion-v1-5，50GB用于其他資源。對于“l(fā)ite”配置，只需要Ubuntu 16.04 LTS。

開始使用的步驟

首先，將server/configs/config.default.yaml文件中的OpenAI Key和Hugging Face Token替換為你的密鑰?；蛘撸憧梢詫⑺鼈兎謩e放在環(huán)境變量OPENAI_API_KEY和HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN中

運行以下命令：

對于Server：設(shè)置Python環(huán)境并安裝所需的依賴項。

# 設(shè)置環(huán)境cd serverconda create -n jarvis pythnotallow=3.8conda activate jarvisconda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidiapip install -r requirements.txt

下載所需的模型。

# 下載模型。確保`git-lfs`已經(jīng)安裝。cd modelsbash download.sh # required when `inference_mode` is `local` or `hybrid`.

運行服務(wù)器

# 運行服務(wù)器cd ..python models_server.py --config configs/config.default.yaml # required when `inference_mode` is `local` or `hybrid`python awesome_chat.py --config configs/config.default.yaml --mode server # for text-davinci-003

現(xiàn)在你可以通過向Web API端點發(fā)送HTTP請求來訪問Jarvis的服務(wù)。發(fā)送請求到：

/hugginggpt端點，使用POST方法訪問完整的服務(wù)。/tasks端點，使用POST方法訪問階段1的中間結(jié)果。/results端點，使用POST方法訪問階段1-3的中間結(jié)果。

這些請求應(yīng)該是JSON格式的，應(yīng)該包括代表用戶輸入的信息列表。

對于Web：在服務(wù)器模式下啟動應(yīng)用程序awesome_chat.py后，在計算機上安裝node js和npm。導(dǎo)航到web目錄并安裝以下依賴項：

cd webnpm installnpm run dev

將http://{LAN_IP_of_the_server}:{port}/設(shè)置為web/src/config/index.ts的HUGGINGGPT_BASE_URL，以防你在其他機器上運行Web客戶端。如果要使用視頻生成功能，請使用H.264手動編譯ffmpeg。

# 可選：安裝 ffmpeg# 這個命令需要在沒有錯誤的情況下執(zhí)行。LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib /usr/local/bin/ffmpeg -i input.mp4 -vcodec libx264 output.mp4

雙擊設(shè)置圖標，切換回ChatGPT。對于CLI：

使用CLI設(shè)置Jarvis是非常簡單的。只需運行下面提到的命令：

cd serverpython awesome_chat.py --config configs/config.default.yaml --mode cli

對于Gradio：

Gradio演示也在Hugging Face Space上托管。你可以在輸入OPENAI_API_KEY和HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN后進行試驗。

要在本地運行它：

安裝所需的依賴項，從Hugging Face Space克隆項目存儲庫，然后導(dǎo)航到項目目錄使用以下命令啟動模型服務(wù)器，然后啟動Gradio演示：

python models_server.py --config configs/config.gradio.yamlpython run_gradio_demo.py --config configs/config.gradio.yaml

在瀏覽器中通過http://localhost:7860訪問演示，并通過輸入各種輸入進行測試作為選擇，你也可以通過運行以下命令以Docker鏡像的形式運行該演示：

docker run -it -p 7860:7860 --platform=linux/amd64 registry.hf.space/microsoft-hugginggpt:latest python app.py

注意：如果有任何問題，請參考官方Github Repo（https://github.com/microsoft/JARVIS）。

最后的思考

HuggingGPT也有某些需要在此強調(diào)一下的局限性。例如，系統(tǒng)的效率是一個主要瓶頸，在前面提到的所有階段，HuggingGPT都需要與LLM進行多次交互。這些交互會導(dǎo)致用戶體驗的降低和延遲的增加。同樣，最大的上下文長度也受到允許的令牌數(shù)量的限制。另一個問題是系統(tǒng)的可靠性，因為LLM可能會誤解提示并產(chǎn)生一個錯誤的任務(wù)序列，這反過來又會影響整個過程。盡管如此，它在解決復(fù)雜的AI任務(wù)方面具有很大的潛力，并且是AGI的一個很好的進步。一起期待這項研究會把AI的未來帶向哪個方向吧！

關(guān)鍵詞：