From 8b5b584d89e48eafc416fd740d5934477498e1f3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yzfly Date: Tue, 4 Apr 2023 07:08:10 +0800 Subject: [PATCH] add huggingGPT --- README.md | 28 +++++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 27 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 1a407c5..7e7d54f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,7 +1,8 @@ # 🤖 ChatGPT 中文指南 🤖 [![Awesome](https://awesome.re/badge.svg)](https://awesome.re) - +[![Code License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh/blob/main/LICENSE) +[![slack badge](https://img.shields.io/badge/Telegrem-join-blueviolet?logo=telegrem&)](https://t.me/AwesomeChatGPT) [GitHub 持续更新，欢迎关注，欢迎 star ~](https://github.com/yzfly/awesome-chatgpt-zh) @@ -108,6 +109,7 @@ ChatGPT 中文指南项目旨在帮助中文用户了解和使用ChatGPT。我 - [高效微调一个聊天机器人：LLaMA-Adapter🚀](#高效微调一个聊天机器人llama-adapter) - [⚡ Lit-LLaMA](#-lit-llama) - [FastChat](#fastchat) + - [ChatGPT 控制所有AI模型: HuggingGPT](#chatgpt-控制所有ai模型-hugginggpt) - [更多 AI 工具](#更多-ai-工具) - [AI 绘画](#ai-绘画) - [代码生成](#代码生成) @@ -755,6 +757,30 @@ Lightning-AI 基于nanoGPT的LLaMA语言模型的实现。支持量化，LoRA微 继草泥马（Alpaca）后，斯坦福联手CMU、UC伯克利等机构的学者再次发布了130亿参数模型骆马（Vicuna），仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。FastChat 是Vicuna 的GitHub 开源仓库。 +### [ChatGPT 控制所有AI模型: HuggingGPT](https://arxiv.org/abs/2303.17580) + +[GitHub](https://github.com/microsoft/JARVIS) + +[Arxiv 论文]((https://arxiv.org/abs/2303.17580)) + +大语言模型LLM在语言理解、生成、交互和推理方面的表现，让人想到： + +> 可以将它们作为中间控制器，来管理现有的所有AI模型，通过“调动和组合每个人的力量”，来解决复杂的AI任务。 + +在这个系统中，语言是通用的接口。 + +于是，HuggingGPT就诞生了。 + +它的工程流程分为四步： + +* 首先，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。 + +* 其次，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。 + +* 接着，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。 + +* 最后，输出结果。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。 + ## 更多 AI 工具 ### AI 绘画