浙江大学&微软提出HuggingGPT： 用ChatGPT及其朋友在HuggingFace中解决AI任务

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本文提出了一个名为HuggingGPT的系统来解决人工智能任务，用语言作为接口来连接LLM和人工智能模型。接口来连接LLM和AI模型。

HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace

Yongliang Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Dongsheng Li, Weiming Lu, Yueting Zhuang

[Zhejiang University & Microsoft Research Asia ]

1. 解决不同领域和模式的复杂人工智能任务是实现人工通用智能（AGI）的关键一步。虽然有丰富的人工智能模型可用于不同领域和模式，但它们无法处理复杂的人工智能任务。
2. 考虑到大型语言模型（LLMs）在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的卓越能力，我们主张LLMs可以作为一个控制器来管理现有的人工智能模型，以解决复杂的人工智能任务，而语言可以作为一个通用接口来赋予它。
3. 基于这一理念，我们提出了HuggingGPT，这是一个利用LLM（如ChatGPT）连接机器学习社区（如HuggingFace）中各种人工智能模型来解决人工智能任务的系统。具体来说，我们使用ChatGPT在收到用户请求时进行任务规划，根据HuggingFace中的功能描述选择模型，用选定的人工智能模型执行每个子任务，并根据执行结果总结响应。
4. 通过利用ChatGPT强大的语言能力和HuggingFace中丰富的人工智能模型，HuggingGPT能够覆盖不同模式和领域的众多复杂的人工智能任务，并在语言、视觉、语音和其他挑战性任务中取得令人印象深刻的结果，这为实现AGI铺设了一条新的道路。

https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf

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