2023-04-09 12:30

炫到爆炸!HuggingGPT在线演示惊艳亮相,网友亲测图像生成绝了

AI之势 发布在 AIGC
2.4万

来源:新智元

最强组合HuggingFace+ChatGPT=「贾维斯」现在开放demo了。

前段时间,浙大&微软发布了一个大模型协作系统HuggingGPT直接爆火。

研究者提出了用ChatGPT作为控制器,连接HuggingFace社区中的各种AI模型,完成多模态复杂任务。

整个过程,只需要做的是:用自然语言将你的需求输出。

英伟达科学家称,这是我本周读到的最有意思的论文。它的思想非常接近我之前说的「Everything App」,即万物皆App,被AI直接读取信息。


上手体验


现在,HuggingGPT增加了Gradio演示。

项目地址:https://github.com/microsoft/JARVIS

有网友便上手体验了一番,先来「识别图上有几个人」?

HuggingGPT根据推理结果,得出图片中有2个人正在街道上行走。

具体过程如下:

首先使用图像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning进行图像描述,生成的文本「2个女人在有火车的街道上行走」。

接着,使用了目标检测模型facebook/detrresnet 50来检测图片中的人数。模型检测出7个物体,2个人。

再使用视觉问题回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出结果。最后,系统提供了详细的响应和用于解答问题的模型信息。

另外,让它理解「我爱你」这句话的情感,并将其翻译成泰米尔语(Tamiḻ)。

HuggingGPT调用了以下模型:

首先,使用了模型「dslim/bert-base-NER」对文本「l love you」进行情感分类,是「浪漫」。

然后,使用「ChatGPT」将文本翻译成泰米尔语,即「Nan unnai kadalikiren」。

在推理结果中没有生成的图片、音频或视频文件。

转录MP3文件时,HuggingGPT却失败了。网友表示,「不确定这是否是我的输入文件的问题。」

再来看看图像生成的能力。

输入「一只猫跳舞」图像上添加文字「I LOVE YOU」作为叠加层。

HuggingGPT首先使用了「runwayml/stable-diffusion-1-5」模型根据给定的文本生成「跳舞的猫」的图片。

然后,使用同一个模型根据给定的文本生成了「I LOVE YOU」的图片。

最后,将2个图片合并在一起,输出如下图:


贾维斯照进现实


项目公开没几天,贾维斯已经在GitHub上收获了12.5k星,以及811个fork。

研究者指出解决大型语言模型(LLMs)当前的问题,可能是迈向AGI的第一步,也是关键的一步。

因为当前大型语言模型的技术仍然存在着一些缺陷,因此在构建 AGI 系统的道路上面临着一些紧迫的挑战。

为了处理复杂的人工智能任务,LLMs应该能够与外部模型协调,以利用它们的能力。

因此,关键点在于如何选择合适的中间件来桥接LLMs和AI模型。

在这篇研究论文中,研究者提出在HuggingGPT中语言是通用的接口。其工作流程主要分为四步:

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf

首先是任务规划,ChatGPT解析用户请求,将其分解为多个任务,并根据其知识规划任务顺序和依赖关系。

接着,进行模型选择。LLM根据HuggingFace中的模型描述将解析后的任务分配给专家模型。

然后执行任务。专家模型在推理端点上执行分配的任务,并将执行信息和推理结果记录到LLM中。

最后是响应生成。LLM总结执行过程日志和推理结果,并将摘要返回给用户。

假如给出这样一个请求:

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。

通过将AI模型描述纳入提示中,ChatGPT可以被视为管理人工智能模型的大脑。因此,这一方法可以让ChatGPT能够调用外部模型,来解决实际任务。

简单来讲,HuggingGPT是一个协作系统,并非是大模型。

它的作用就是连接ChatGPT和HuggingFace,进而处理不同模态的输入,并解决众多复杂的人工智能任务。

所以,HuggingFace社区中的每个AI模型,在HuggingGPT库中都有相应的模型描述,并将其融合到提示中以建立与ChatGPT的连接。

随后,HuggingGPT将ChatGPT作为大脑来确定问题的答案。

到目前为止,HuggingGPT已经围绕ChatGPT在HuggingFace上集成了数百个模型,涵盖了文本分类、目标检测、语义分割、图像生成、问答、文本到语音、文本到视频等24个任务。

实验结果证明,HuggingGPT可以在各种形式的复杂任务上表现出良好的性能。


网友热评


有网友称,HuggingGPT类似于微软此前提出的Visual ChatGPT,似乎他们把最初的想法扩展到了一组庞大的预训练模型上。

Visual ChatGPT是直接基于ChatGPT构建,并向其注入了许多可视化模型(VFMs)。文中提出了Prompt Manage。

在PM的帮助下,ChatGPT可以利用这些VFMs,并以迭代的方式接收其反馈,直到满足用户的要求或达到结束条件。

还有网友认为,这个想法确实与ChatGPT插件非常相似。以LLM为中心进行语义理解和任务规划,可以无限提升LLM的能力边界。通过将LLM与其他功能或领域专家相结合,我们可以创建更强大、更灵活的 AI 系统,能够更好地适应各种任务和需求。

这就是我一直以来对AGI的看法,人工智能模型能够理解复杂任务,然后将较小的任务分派给其他更专业的AI模型。

就像大脑一样,它也有不同的部分来完成特定的任务,听起来很符合逻辑。

参考资料:

https://twitter.com/1littlecoder/status/1644466883813408768

https://www.youtube.com/watch?v=3_5FRLYS-2A

https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT

本文链接:https://www.aixinzhijie.com/article/6812724
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