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HuggingGPT Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face

总述

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  • HuggingGPT 让LLM发挥向路由器一样的作用,让LLM来选择调用那个专业的模型来执行任务。
  • HuggingGPT搭建LLM和专业AI模型的桥梁。
  • Language is a generic interface for LLMs to connect AI models

四个阶段

  • Task Planning: 将复杂的任务分解。但是这里是将任务分解为一系列的structured tasks。还可以通过之前的 chat logs 辅助生成子任务

  • Model Selection: 根据任务的需求和模型的描述来选择模型执行任务

  • Task Excution: 执行任务

  • Response Generation: 将前三阶段的执行结果进行整合,输出。

Limitations

  • Planning 不能保证每次LLM生成的plan是最合适的或者最优的

  • Efficiency HuggingGPT 在整个工作流程中需要多次和LLM进行交互,等待相应个过程中增加了等待的成本。

  • Token Length 有限制,而要选择合适的AI Model,需要将模型的description进行总结

  • Instability 不稳定性,不能保证每次LLM生成出来的内容都是符合格式要求的并且能使得工作流正常运行。

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