Tafsiran kertas HuggingGPT terbaru Microsoft, apakah yang anda pelajari?
Microsoft baru-baru ini menerbitkan kertas kerja tentang HuggingGPT. Alamat asal: HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka[1]. Artikel ini adalah tafsiran kertas tersebut.
HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka Diterjemahkan ke Bahasa Cina: HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka.
Apakah kawan-kawannya? Selepas membaca kertas itu, ia mestilah model bahasa besar yang diwakili oleh GPT4 dan pelbagai model pakar. Model pakar yang disebut dalam artikel ini adalah relatif kepada model umum dan merupakan model dalam bidang tertentu, seperti model dalam bidang perubatan, model dalam bidang kewangan, dsb.
Memeluk Wajah ialah komuniti dan platform pembelajaran mesin sumber terbuka.
Anda boleh memahami kandungan utama kertas dengan cepat dengan menjawab soalan berikut.
- Apakah idea di sebalik HuggingGPT dan bagaimana ia berfungsi?
- Idea di sebalik HuggingGPT ialah menggunakan model bahasa besar (LLM) sebagai pengawal untuk mengurus model AI dan menyelesaikan tugas AI yang kompleks. HuggingGPT berfungsi dengan memanfaatkan kekuatan LLM dalam memahami dan menaakul untuk membedah permintaan pengguna dan menguraikannya kepada berbilang subtugas. Kemudian, berdasarkan penerangan model pakar, HuggingGPT memberikan model yang paling sesuai untuk setiap tugas dan menyepadukan hasil model yang berbeza. Aliran kerja HuggingGPT terdiri daripada empat peringkat: perancangan tugas, pemilihan model, pelaksanaan tugas dan penjanaan tindak balas. Anda boleh mendapatkan maklumat lanjut pada halaman 4 dan 16 fail PDF.
- Apakah idea di sebalik HuggingGPT dan bagaimana ia berfungsi?
- Idea di sebalik HuggingGPT ialah menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) Bertindak sebagai pengawal untuk mengurus model AI dan menyelesaikan tugas AI yang kompleks. Prinsip kerja HuggingGPT adalah untuk mengambil kesempatan daripada kelebihan LLM dalam memahami dan menaakul untuk menganalisis niat pengguna dan menguraikan tugasan kepada berbilang sub-tugas. Kemudian, berdasarkan penerangan model pakar, HuggingGPT memberikan model yang paling sesuai untuk setiap tugas dan menyepadukan hasil model yang berbeza. Aliran kerja HuggingGPT merangkumi empat peringkat: perancangan tugas, pemilihan model, pelaksanaan tugas dan penjanaan tindak balas. Anda boleh mendapatkan maklumat lanjut pada halaman 4 dan 16 fail PDF.
- Bagaimanakah HuggingGPT menggunakan bahasa sebagai antara muka biasa untuk meningkatkan model AI?
- HuggingGPT menggunakan bahasa sebagai antara muka biasa untuk meningkatkan model AI dengan menggunakan model bahasa Besar (LLM) berfungsi sebagai pengawal untuk mengurus model AI. LLM boleh memahami dan menaakul tentang permintaan bahasa semula jadi pengguna, dan kemudian menguraikan tugas itu kepada berbilang sub-tugas. Berdasarkan penerangan model pakar, HuggingGPT memperuntukkan model yang paling sesuai untuk setiap sub-tugas dan menyepadukan hasil model yang berbeza. Pendekatan ini membolehkan HuggingGPT meliputi tugas AI yang kompleks dalam pelbagai modaliti dan domain yang berbeza, termasuk bahasa, penglihatan, pertuturan dan tugasan mencabar yang lain. Anda boleh mendapatkan maklumat lanjut pada halaman 1 dan 16 fail PDF.
- Bagaimanakah HuggingGPT menggunakan model bahasa besar untuk mengurus model AI sedia ada?
- HuggingGPT menggunakan model bahasa besar sebagai antara muka untuk menghalakan permintaan pengguna kepada Pakar model secara berkesan menggabungkan keupayaan pemahaman bahasa model bahasa besar dengan kepakaran model pakar lain. Model bahasa besar bertindak sebagai otak untuk merancang dan membuat keputusan, manakala model kecil bertindak sebagai pelaksana setiap tugas tertentu. Protokol kerjasama antara model ini menyediakan cara baharu untuk mereka bentuk model AI umum. (Halaman 3-4)
- Apakah jenis tugas AI kompleks yang boleh diselesaikan oleh HuggingGPT?
- HuggingGPT boleh menyelesaikan bahasa, imej, audio A luas pelbagai tugasan dalam pelbagai modaliti seperti video dan video, termasuk pelbagai bentuk tugas seperti pengesanan, penjanaan, pengelasan dan menjawab soalan. Contoh 24 tugasan yang boleh diselesaikan oleh HuggingGPT termasuk pengelasan teks, pengesanan objek, pembahagian semantik, penjanaan imej, menjawab soalan, teks ke pertuturan dan teks ke video. (Halaman 3)
- Bolehkah HuggingGPT digunakan dengan pelbagai jenis model AI, atau adakah ia terhad kepada model tertentu?
- HuggingGPT bukan terhad kepada model tertentu model AI atau tugas persepsi visual. Ia boleh menyelesaikan tugasan dalam mana-mana modaliti atau domain dengan menganjurkan kerjasama antara model melalui model bahasa yang besar. Di bawah perancangan model bahasa yang besar, proses tugasan boleh ditentukan dengan berkesan dan masalah yang lebih kompleks boleh diselesaikan. HuggingGPT mengambil pendekatan yang lebih terbuka, memberikan dan mengatur tugasan mengikut penerangan model. (Halaman 4)
boleh difahami dengan analogi dengan konsep seni bina perkhidmatan mikro dan seni bina asli awan, yang sangat popular sekarang HuggingGPT ialah pengawal, yang boleh dilaksanakan dengan GPT4 dan bertanggungjawab untuk memproses input bahasa semula jadi. Penguraian, perancangan, dan penjadualan yang dipanggil penjadualan bermaksud penjadualan kepada pekerja, iaitu model bahasa besar (LLM) dan model pakar (model domain khusus). pengawal, dan pengawal menyepadukan keputusan dan menukarnya ke dalam bahasa Semula jadi dikembalikan kepada pengguna.
Aliran kerja HuggingGPT merangkumi empat peringkat:
- Perancangan tugas: gunakan ChatGPT untuk menganalisis permintaan pengguna, memahami niat mereka dan membongkarnya menjadi tugas yang boleh diselesaikan.
- Pemilihan Model: Untuk menyelesaikan tugas yang dirancang, ChatGPT memilih model AI yang dihoskan pada Wajah Memeluk berdasarkan penerangannya.
- Pelaksanaan tugas: Panggil dan laksanakan setiap model yang dipilih dan kembalikan hasilnya kepada ChatGPT.
- Jana respons: Akhir sekali, gunakan ChatGPT untuk menyepadukan ramalan semua model dan menjana Respons.
Pautan petikan
[1] HuggingGPT: Menyelesaikan Tugas AI dengan ChatGPT dan Rakannya dalam Memeluk Muka: https://arxiv.org/pdf/2104.06674.pdf
Atas ialah kandungan terperinci Tafsiran kertas HuggingGPT terbaru Microsoft, apakah yang anda pelajari?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Ramalan Harga Worldcoin (WLD) 2025-2031: Adakah WLD akan mencapai $ 4 menjelang 2031?
Apr 21, 2025 pm 02:42 PM
Worldcoin (WLD) menonjol dalam pasaran cryptocurrency dengan mekanisme pengesahan biometrik dan perlindungan privasi yang unik, menarik perhatian banyak pelabur. WLD telah melakukan yang luar biasa di kalangan altcoin dengan teknologi inovatifnya, terutamanya dalam kombinasi dengan teknologi kecerdasan buatan terbuka. Tetapi bagaimanakah aset digital akan berkelakuan dalam beberapa tahun akan datang? Mari kita meramalkan harga masa depan WLD bersama -sama. Ramalan harga WLD 2025 dijangka mencapai pertumbuhan yang signifikan di WLD pada tahun 2025. Analisis pasaran menunjukkan bahawa harga WLD purata boleh mencapai $ 1.31, dengan maksimum $ 1.36. Walau bagaimanapun, dalam pasaran beruang, harga mungkin jatuh ke sekitar $ 0.55. Harapan pertumbuhan ini disebabkan terutamanya oleh WorldCoin2.
Apakah yang dimaksudkan dengan transaksi rantaian rantaian? Apakah urus niaga salib?
Apr 21, 2025 pm 11:39 PM
Pertukaran yang menyokong urus niaga rantaian: 1. Binance, 2. Uniswap, 3 Sushiswap, 4. Kewangan Curve, 5. Thorchain, 6. 1 inci Pertukaran, 7.
Platform Perdagangan Web3 Ranking_Web3 Global Exchanges Top Ten Ringkasan
Apr 21, 2025 am 10:45 AM
Binance adalah tuan rumah ekosistem perdagangan aset digital global, dan ciri -cirinya termasuk: 1. Jumlah dagangan harian purata melebihi $ 150 bilion, menyokong 500 pasangan perdagangan, yang meliputi 98% mata wang arus perdana; 2. Matriks inovasi meliputi pasaran Derivatif, susun atur Web3 dan sistem pendidikan; 3. Kelebihan teknikal adalah enjin yang sepadan dengan milisaat, dengan jumlah pemprosesan puncak sebanyak 1.4 juta transaksi sesaat; 4. Kemajuan pematuhan memegang lesen 15 negara dan menetapkan entiti yang mematuhi di Eropah dan Amerika Syarikat.
Mengapa kenaikan atau kejatuhan harga mata wang maya? Mengapa kenaikan atau kejatuhan harga mata wang maya?
Apr 21, 2025 am 08:57 AM
Faktor kenaikan harga mata wang maya termasuk: 1. Peningkatan permintaan pasaran, 2. Menurunkan bekalan, 3. Berita positif yang dirangsang, 4. Sentimen pasaran optimis, 5. Persekitaran makroekonomi; Faktor penurunan termasuk: 1. Mengurangkan permintaan pasaran, 2. Peningkatan bekalan, 3.
Cara Memenangi Ganjaran Airdrop Kernel pada Strategi Proses Penuh Binance
Apr 21, 2025 pm 01:03 PM
Dalam dunia kriptografi yang ramai, peluang baru selalu muncul. Pada masa ini, aktiviti udara Kerneldao (kernel) menarik banyak perhatian dan menarik perhatian banyak pelabur. Jadi, apakah asalnya projek ini? Apakah faedah yang boleh diperoleh oleh pemegang BNB? Jangan risau, perkara berikut akan mendedahkannya satu demi satu untuk anda.
Aavenomics adalah cadangan untuk mengubah suai token protokol AAVE dan memperkenalkan pembelian semula token, yang telah mencapai bilangan kuorum orang.
Apr 21, 2025 pm 06:24 PM
Aavenomics adalah cadangan untuk mengubah token protokol AAVE dan memperkenalkan repos token, yang telah melaksanakan kuorum untuk Aavedao. Marc Zeller, pengasas Rantaian Projek AAVE (ACI), mengumumkan ini pada X, dengan menyatakan bahawa ia menandakan era baru untuk perjanjian itu. Marc Zeller, pengasas Inisiatif Rantaian AAVE (ACI), mengumumkan pada X bahawa cadangan aavenomik termasuk mengubah token protokol AAVE dan memperkenalkan repos token, telah mencapai kuorum untuk Aavedao. Menurut Zeller, ini menandakan era baru untuk perjanjian itu. Ahli -ahli Aavedao mengundi untuk menyokong cadangan itu, yang 100 seminggu pada hari Rabu
Kedudukan pertukaran leverage dalam lingkaran mata wang Cadangan terkini sepuluh pertukaran leverage dalam lingkaran mata wang
Apr 21, 2025 pm 11:24 PM
Platform yang mempunyai prestasi cemerlang dalam perdagangan, keselamatan dan pengalaman pengguna yang dimanfaatkan pada tahun 2025 adalah: 1. Okx, sesuai untuk peniaga frekuensi tinggi, menyediakan sehingga 100 kali leverage; 2. Binance, sesuai untuk peniaga berbilang mata wang di seluruh dunia, memberikan 125 kali leverage tinggi; 3. Gate.io, sesuai untuk pemain derivatif profesional, menyediakan 100 kali leverage; 4. Bitget, sesuai untuk orang baru dan peniaga sosial, menyediakan sehingga 100 kali leverage; 5. Kraken, sesuai untuk pelabur mantap, menyediakan 5 kali leverage; 6. Bybit, sesuai untuk penjelajah altcoin, menyediakan 20 kali leverage; 7. Kucoin, sesuai untuk peniaga kos rendah, menyediakan 10 kali leverage; 8. Bitfinex, sesuai untuk bermain senior
Platform Pertukaran Cryptocurrency Top 10 senarai pertukaran mata wang digital terbesar di dunia
Apr 21, 2025 pm 07:15 PM
Pertukaran memainkan peranan penting dalam pasaran cryptocurrency hari ini. Mereka bukan sahaja platform untuk pelabur untuk berdagang, tetapi juga sumber kecairan pasaran dan penemuan harga. Pertukaran mata wang maya terbesar di dunia di kalangan sepuluh teratas, dan pertukaran ini bukan sahaja jauh ke hadapan dalam jumlah dagangan, tetapi juga mempunyai kelebihan mereka sendiri dalam pengalaman pengguna, perkhidmatan keselamatan dan inovatif. Pertukaran yang atas senarai biasanya mempunyai pangkalan pengguna yang besar dan pengaruh pasaran yang luas, dan jumlah dagangan dan jenis aset mereka sering sukar dicapai oleh bursa lain.
