LLM之Agent（三）：HuggingGPT根据用户需求自动调用Huggingface合适的模型
浙大和微软亚洲研究院开源的HuggingGPT，又名JARVIS，它可以根据用户的自然语言描述的需求就可以自动分析需要哪些AI模型，然后去Huggingface上直接调用对应的模型，最终给出用户的解决方案。
一、HuggingGPT的工作流程
它的工作流程包括四个阶段:
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任务规划：ChatGPT将用户的需求解析为任务列表，并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系；
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模型选择：ChatGPT根据HuggingFace上托管的各专家模型的描述，为任务分配合适的模型；
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任务执行：混合端点（包括本地推理和HuggingFace推理）上被选定的专家模型根据任务顺序和依赖关系执行分配的任务，并将执行信息和结果给到ChatGPT；
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响应生成：最后，由ChatGPT总结各模型的执行过程日志和推理结果，给出最终的输出。
下表展示了HuggingGPT的具体细节：
不同任务的任务规划评估，如下表所示：
任务规划的格式是： [{"task": task, "id", task_id, "dep": dependency_task_ids, "args": {"text": text, "image": URL, "audio": URL, "video": URL}}]，参数的详细解释，如下表所示：
二、HuggingGPT的示例
假设我们有如下请求，来看一下HuggingGPT的完整流程：
请求：请生成一个女孩正在看书的图片，她的姿势与example.jpg中的男孩相同。然后请用你的声音描述新图片。
可以看到HuggingGPT是如何将它拆解为6个子任务，并分别选定模型执行得到最终结果的。
三、HuggingGPT不同任务的实验效果
参考文献：
[1] https://github.com/microsoft/JARVIS
[2] https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT
[3] https://arxiv.org/abs/2303.17580
[4] https://twitter.com/DrJimFan/status/1642563455298473986