前段時間，浙大微軟團(tuán)隊(duì)提出的HuggingGPT在整個科技圈爆火。

這個大模型協(xié)作系統(tǒng)利用ChatGPT作為控制器，隨意調(diào)用HuggingFace中的各種模型，以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)任務(wù)。

(資料圖片僅供參考)

讓ChatGPT當(dāng)「老板」，已經(jīng)成為許多人看好的方向。

這不，該來的還是來了......

全球最火的AI社區(qū)HuggingFace官方出品「Transformers Agent」，通過控制10萬多個AI，也能實(shí)現(xiàn)魔法。

英偉達(dá)科學(xué)家Jim Fan稱贊道，這是向Everything App邁出的第一步，隨著生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)大，它的能力也不斷增長。

他繼續(xù)表示，HuggingGPT是這一想法首次大規(guī)模地展示，它使用GPT作為控制器，動態(tài)地選擇工具（模型）來解決多階段任務(wù)。

ChatGPT的「App Store」當(dāng)然是AI工具生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)用的一個實(shí)例。全新Transformers Agent讓你擁有超強(qiáng)buff，快速構(gòu)建AI智能體。

用上Transformers Agent，你可以張口來圖，還能讓它為你讀出來。

先來看看幾個例子~

agent.run("Caption the following image", image=image)

第一個先從簡單的開始。輸入一張圖片然后配個解說，一只可愛的河貍在水里游泳（超可愛，想rua）。

agent.run("Read the following text out loud", text=text)

第二個也不難，簡簡單單文字轉(zhuǎn)語音。

agent.run(    "In the following `document`, where will the TRRF Scientific Advisory Council Meeting take place?",    document=document,)

這個上了點(diǎn)難度。輸入的要求是，說出科學(xué)咨詢委員會會議將在哪里舉辦。

當(dāng)然對AI來說，檢索到最后一行也是找到了答案。

用戶在使用agent.run之前，需要將一個智能體實(shí)例化，也就是一個大型語言模型（LLM）。

研究人員提供了對OpenAI模型的支持，以及來自BigCode和OpenAssistant的開源替代品。

雖然OpenAI的模型性能更好，但用戶得有OpenAI的API密鑰，所以不是免費(fèi)使用。

Hugging Face表示，正在提供BigCode和OpenAssistant等模型的免費(fèi)訪問端點(diǎn)。

首先，用戶需要安裝智能體附加程序。

pip install transformers[agents]

要想使用OpenAI的模型，用戶需要在安裝OpenAI dependency項(xiàng)后實(shí)例化一個OpenAiAgent：

pip install openaifrom transformers import OpenAiAgentagent = OpenAiAgent(model="text-davinci-003", api_key="")

用戶要使用BigCode或OpenAssistant的話，得先登錄，以便能夠訪問API：

from huggingface_hub import loginlogin("")

然后，將智能體實(shí)例化：

from transformers import HfAgent# Starcoderagent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder")# StarcoderBase# agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoderbase")# OpenAssistant# agent = HfAgent(url_endpoint="https://api-inference.huggingface.co/models/OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5")

這是在使用Hugging Face目前免費(fèi)提供的推理API。如果用戶有自己的推理端點(diǎn)，就可以替換上面的URL。

StarCoder和OpenAssistant是免費(fèi)使用的，在簡單的任務(wù)上表現(xiàn)得不錯。

然而，在處理更復(fù)雜的提示時，檢查點(diǎn)就不成立了。如果用戶面臨這樣的問題，可以嘗試一下OpenAI模型，雖然很遺憾它不是開源的，但勝在表現(xiàn)不錯。

單一執(zhí)行方法是在使用代理的run()方法時使用的：

agent.run("Draw me a picture of rivers and lakes.")

它自動選擇適合你要執(zhí)行的任務(wù)的工具（或工具）并適當(dāng)?shù)剡\(yùn)行它們。它可以在同一指令中執(zhí)行一個或幾個任務(wù)（你的指令越復(fù)雜，就越有可能失?。?/p>

agent.run("Draw me a picture of the sea then transform the picture to add an island")

每個run()操作都是獨(dú)立的，所以你可以用不同的任務(wù)連續(xù)運(yùn)行幾次。

請注意，用戶的智能體只是一個大語言模型，所以prompt中的小變化可能產(chǎn)生完全不同的結(jié)果。盡可能清楚地解釋要執(zhí)行的任務(wù)是很重要的。

研究人員深入地討論了如何寫出更好的prompt。

如果你想在整個執(zhí)行過程中保持一個狀態(tài)，或者向智能體傳遞非文本對象，你可以通過指定變量來做到這一點(diǎn)。

例如，你可以生成第一張河流和湖泊的圖片，并要求模型通過以下方式更新該圖片以增加一個島嶼：

picture = agent.run("Generate a picture of rivers and lakes.")updated_picture = agent.run("Transform the image in `picture` to add an island to it.", picture=picture)agent.chat("Generate a picture of rivers and lakes")

這里讓系統(tǒng)生成一張河流湖泊的照片。

agent.chat("Transform the picture so that there is a rock in there")

下一步，研究人員又讓系統(tǒng)給原圖中加一個島嶼。

當(dāng)用戶想保持跨指令的狀態(tài)時，這是一個很有趣的方法。

它更適合于實(shí)驗(yàn)，但往往在單條指令而不是復(fù)雜指令方面會好很多。

如果你想傳遞非文本類型或特定的提示，這個方法也可以接受參數(shù)。

要了解如何自己設(shè)置遠(yuǎn)程執(zhí)行器工具，研究人員建議用戶閱讀自定義工具指南。

為了與遠(yuǎn)程工具一起運(yùn)行，在run()或chat()中指定remote=True就可以了。

例如，以下命令可以在任何設(shè)備上有效地運(yùn)行，不需要大量的RAM或GPU：

agent.run("Draw me a picture of rivers and lakes", remote=True)

對chat()來說也是一樣的：

agent.chat("Draw me a picture of rivers and lakes", remote=True)

網(wǎng)友表示，Transformers Agent就像AutoGPT一樣。

還有人表示，Transformers Agent打開了自然語言編程的大門，可以想象，未來的操作系統(tǒng)就是智能模型，人類通過自然語言編排任務(wù)，越來越多的非開發(fā)者可以自己實(shí)現(xiàn)各種計(jì)算機(jī)應(yīng)用。

Transformers Agents整體的運(yùn)作流程簡單分為四步：

設(shè)定目標(biāo)、提供工具、展示示例、下達(dá)任務(wù)。

智能體會使用鏈?zhǔn)剿伎纪评韥泶_定其任務(wù)，并用提供的工具輸出Python代碼。

如何安裝和使用，官方給出了具體步驟。

https://colab.research.google.com/drive/1c7MHD-T1forUPGcC_jlwsIptOzpG3hSj#scrollTo=fA8jPddeUSMO

其中，這里的「智能體」指的是，一個大型語言模型。通過提示LLM，讓其訪問特定的一組工具。

因?yàn)長LM非常擅長生成較小的代碼樣本，所以API利用了這一點(diǎn)優(yōu)勢。

你可以用抱抱臉自家的OpenAssistant、StarCoder，甚至還可以用OpenAI的模型。

提示LLM給出一個小的代碼樣本，并用一組工具執(zhí)行一個任務(wù)。這個提示包括，給智能體的任務(wù)，以及工具的描述。

這樣，「智能體」就可以找到所使用工具的文檔，特別是預(yù)期的輸入和輸出，并可以生成相關(guān)的代碼。

而「工具」就非常好理解，是一個單獨(dú)的函數(shù)，帶有名稱和描述。

然后，使用這些工具的描述來提示「智能體」，作用就在于可以像智能體展示如何用工具來執(zhí)行查詢中的請求內(nèi)容。

再之后，通過利用Python解釋器在與工具一起上傳的一組輸入中執(zhí)行代碼。

如果唯一調(diào)用的函數(shù)是你自己提供的工具和print函數(shù)，那么，開發(fā)者會在可執(zhí)行內(nèi)容上受到限制。當(dāng)然了，抱抱臉社區(qū)的工具，是比較安全的。

除此之外，HuggingFace在Transformers Agents中還集成了以下工具：

- 文檔問答：給定一個圖像格式的文檔（PDF），回答文檔的問題（Donut）

- 文本問答：給定一個長文本和一個問題，回答文本中的問題（Flan-T5)

- 無條件給圖像加標(biāo)題：（BLIP）

- 圖像問答：給定一個圖像，回答關(guān)于這個圖像的問題（VILT）

- 圖像分割：給定一個圖像和一個提示，輸出該提示的分割掩碼（CLIPSeg）

- 語音轉(zhuǎn)文本：給定一個音頻記錄，將語音轉(zhuǎn)錄為文本（Whisper）

- 文本到語音：將文本轉(zhuǎn)換為語音（SpeechT5）

- 零樣本文本分類：給定一個文本和一列標(biāo)簽，確定該文本與哪個標(biāo)簽最對應(yīng)（BART）

- 文本總結(jié)：用一個或幾個句子來總結(jié)一個長文本（BART）

- 翻譯：將文本翻譯成一種語言（NLLB）

這些工具都內(nèi)置在Transformers中，也可以手動使用，比如：

from transformers import load_tooltool = load_tool("text-to-speech")audio = tool("This is a text to speech tool")

此外，還有一些定制的工具集成在Transformers Agents中，其中包括文本下載器、文本到圖像的擴(kuò)散模型stable diffusion、圖像變換instruct pix2pix stable diffusion，以及文本到視頻damo-vilab。

官方給出了一個自定義工具和提示的教程：

https://huggingface.co/docs/transformers/en/custom_tools

如上，已經(jīng)展示了如何使用Transformers Agents流程。

但是，智能體只生成代碼，通過使用非常受限的Python解釋器執(zhí)行這些代碼。

如果你希望使用在不同設(shè)置中生成的代碼，可以提示智能體返回代碼，對工具定義，并準(zhǔn)確導(dǎo)入。

比如，根據(jù)以下步驟實(shí)現(xiàn)：

agent.run("Draw me a picture of rivers and lakes", return_code=True)

返回以下代碼：

from transformers import load_toolimage_generator = load_tool("huggingface-tools/text-to-image")image = image_generator(prompt="rivers and lakes")

然后，你就可以修改和執(zhí)行自己的工具了。

關(guān)鍵詞：