おそらく、モデルには独自のハブがあり、人々がトレーニング済みのモデルをアップロードし、他の人がそこからダウンロードして使用できる場所があるのではないかと疑っていたでしょう。現在、オープンソース モデルの業界標準は HuggingFace Hub です。

HuggingFace Hub は、研究者や開発者が自然言語処理モデル、データセット、その他のリソースを共有し、共同作業できるプラットフォームです。また、さまざまな NLP タスク用の事前トレーニング済みモデルを検索してダウンロードするための使いやすいインターフェイスも提供します。

この記事では、HuggingGPT を介して ChatGPT が既存のモデル (数千のモデルがあり、数百の異なる問題を解決します) にアクセスできるようにすることを提案しています。これにより、ChatGPT のトレーニングがはるかに簡単になります。画像を描画したり、テキストを音声に変換したりするように教えるのではなく、外部ツールを使用する機会を与えることができます。このアプローチにより、事前のトレーニングを受けなくても幅広い専門モデルにアクセスできるため、GPT ベースの言語モデルの使用における柔軟性と効率が向上します。さらに、より高度で複雑な AI アプリケーションを開発するための新しい可能性が開かれます。

合計すると、次のようになります。

• ChatGPT は人間の言語でコマンドを受け取ります。

• ChatGPT はコマンドを実行する一連の「タスク」に変換します。

• 各タスクごとに、利用可能な何千ものモデルの中から、必要なモデルが選択されます (提供された説明に従って)。

• ChatGPT はモデルに渡される引数の説明を読み取り、準備します。

• タスクを完了すると、ChatGPT は結果を確認し、計画に従って手順 3 ～ 5 を繰り返します。

理解を深めるために、次のリクエストを含む記事のスクリーンショットを検討してください。「本を読んでいる女の子の画像を作成します。そのポーズは画像内の男の子と同じです。そして、新しい画像を自分の声で説明してください。」モデルは最大 6 つのタスクを識別し、それらの連続実行にうまく対応します。

このコードは、「JARVIS」という非常に興味深い名前のリポジトリで入手できます。これはおそらく、映画「アイアンマン」の AI アシスタントを参照したものと思われます。

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HuggingGPT: ChatGPT モデルに外部ツールを使用する機能を提供するという記事が最初に Metaverse Post に掲載されました。