論文の概要: HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17580v2
• Date: Sun, 2 Apr 2023 17:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 11:36:07.490350
• Title: HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace
• Title（参考訳）: HuggingGPT: HuggingFaceにおけるChatGPTとその友人によるAIタスクの解決
• Authors: Yongliang Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Dongsheng Li, Weiming Lu, Yueting Zhuang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、生成、相互作用、推論において例外的な能力を持つ。 本稿では,LLMを利用して機械学習コミュニティのさまざまなAIモデルを接続するフレームワークであるHuggingGPTを紹介する。 ChatGPTの強力な言語能力とHugging Faceの豊富なAIモデルを活用することで、HuggingGPTは多くの高度なAIタスクをカバーすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.69102755044663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving complicated AI tasks with different domains and modalities is a key step toward advanced artificial intelligence. While there are abundant AI models available for different domains and modalities, they cannot handle complicated AI tasks. Considering large language models (LLMs) have exhibited exceptional ability in language understanding, generation, interaction, and reasoning, we advocate that LLMs could act as a controller to manage existing AI models to solve complicated AI tasks and language could be a generic interface to empower this. Based on this philosophy, we present HuggingGPT, a framework that leverages LLMs (e.g., ChatGPT) to connect various AI models in machine learning communities (e.g., Hugging Face) to solve AI tasks. Specifically, we use ChatGPT to conduct task planning when receiving a user request, select models according to their function descriptions available in Hugging Face, execute each subtask with the selected AI model, and summarize the response according to the execution results. By leveraging the strong language capability of ChatGPT and abundant AI models in Hugging Face, HuggingGPT is able to cover numerous sophisticated AI tasks in different modalities and domains and achieve impressive results in language, vision, speech, and other challenging tasks, which paves a new way towards advanced artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 異なるドメインとモダリティで複雑なAIタスクを解決することは、高度な人工知能への重要なステップである。 さまざまなドメインやモダリティに対して利用可能な豊富なAIモデルがあるが、複雑なAIタスクは処理できない。 大規模言語モデル(llm)は言語理解、生成、相互作用、推論において例外的な能力を有しており、llmは既存のaiモデルを管理して複雑なaiタスクを解決するためのコントローラとして機能し、言語はこれを力づける汎用的なインターフェースとなることを提唱する。 この哲学に基づいたHuggingGPTは、LLM(例えばChatGPT)を利用して機械学習コミュニティ(例えばHugging Face)のさまざまなAIモデルを接続し、AIタスクを解決するフレームワークである。 具体的には、ChatGPTを使用して、ユーザリクエストの受信時にタスク計画を実行し、Hugging Faceで利用可能な機能記述に従ってモデルを選択し、選択したAIモデルで各サブタスクを実行し、実行結果に応じて応答を要約する。 Hugging FaceにおけるChatGPTの強力な言語能力と豊富なAIモデルを活用することで、HuggingGPTはさまざまなモダリティやドメインにおける多数の高度なAIタスクをカバーし、言語、ビジョン、スピーチ、その他の困難なタスクにおける印象的な結果を達成することができる。

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