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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17580v4
• Date: Sun, 3 Dec 2023 18:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 01:13:54.244282
• Title: HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face
• Title（参考訳）: HuggingGPT: ChatGPTとその友人たちによる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示した。 LLMは、複雑なAIタスクを解決するために既存のAIモデルを管理するコントローラとして機能する可能性がある。 本稿では,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LLMエージェントであるHuggingGPTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.25054021362232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving complicated AI tasks with different domains and modalities is a key step toward artificial general intelligence. While there are numerous AI models available for various domains and modalities, they cannot handle complicated AI tasks autonomously. Considering large language models (LLMs) have exhibited exceptional abilities 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, with language serving as a generic interface to empower this. Based on this philosophy, we present HuggingGPT, an LLM-powered agent 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 can tackle a wide range of sophisticated AI tasks spanning different modalities and domains and achieve impressive results in language, vision, speech, and other challenging tasks, which paves a new way towards the realization of artificial general 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、人工知能にとって重要なステップだ。 さまざまなドメインやモダリティに対して利用可能なAIモデルが数多く存在するが、複雑なAIタスクを自律的に処理することはできない。 大きな言語モデル(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示しており、私たちはLLMが複雑なAIタスクを解決するために既存のAIモデルを管理するコントローラとして機能し、言語がこれを強化する汎用インターフェースとして機能することを提唱している。 この哲学に基づき、LLMを利用したエージェントであるHuggingGPTを紹介し、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モデルを接続してAIタスクを解決する。 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またがる幅広い高度なAIタスクに対処し、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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