今日は、マルチモーダルタスクを処理できるツールであるHuggingGPTを体験してください。詳細はこちらのリンクで確認できます：https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT。
関連する論文リンクは以下です：https://arxiv.org/abs/2303.17580。
HuggingGPTシステムの主な目標は、大規模言語モデル（LLM）が複雑なAIタスクを処理することを支援することです。
HuggingGPTの動作原理は以下の通りです：まず、ChatGPTを使用してユーザーのニーズに基づいたタスクリングを実行します。次に、Hugging Faceプラットフォーム上の機能説明に基づいて適切なモデルを選択します。その後、選択されたAIモデルを使用して各サブタスクを実行し、最後にその結果に基づいて応答の要約を生成します。この方法により、HuggingGPTは言語、視覚、音声など、さまざまなモードや分野における複雑なAIタスクを効果的に処理することができます。
HuggingGPTは、LLMが汎用人工知能（AGI）を実現するための非常に有望な新しいアプローチです。LLMと専門モデルを組み合わせることで、LLMが新しいスキルや知識を学び、周囲の世界をよりよく理解できるよう支援します。
この論文では、HuggingGPTの主要な特徴についてもまとめられています。
HuggingGPTは、LLMがコントローラーとして、多数の専門モデルが協力的な実行者として構成される協調システムです。 論文では、大規模言語モデルと専門モデルの利点を最大限に活用するためのモデル間協調プロトコルが提案されています。このプロトコルにおいて、大規模言語モデルは計画と意思決定の中枢となり、小さなモデルはそれぞれの特定タスクの実行者となります。これにより、汎用AIモデルの設計に新たな道が開かれています。 HuggingGPTの作業フローには、タスクリング、タスク実行、タスク評価、タスク学習の4つの段階が含まれます。 HuggingGPTは、Hugging Face Hubと400以上のチャットGPT周辺のタスク固有モデルを統合することで、汎化AIタスクを処理し、モデル間のオープン協調を通じてユーザーに多様なモーダル対応と信頼性のある対話サービスを提供します。
HuggingGPTは、デモンストレーションベースの解析手法を使用して、タスクリングの意図と基準をよりよく理解します。質問応答、要約、翻訳などの様々な複雑なAIタスクを効果的に解決できることを示しています。言語、視覚、音声、クロスモーダルの複数の挑戦的なAIタスクにおける広範な実験を通じて、HuggingGPTの能力が示されました。結果は、HuggingGPTが複数のモーダルや分野からの複雑なタスクを理解し解決できることを示しています。
例を挙げましょう。例えば、2枚の画像があり、画像2で画像1のアクションを再現したい場合を考えます。Stable Diffusion WebUIを使用してControlnetによる手動操作を行うこともできますが、自然言語を使ってHuggingGPTに指示を与え、それを通じて描画AIを呼び出して実行させることも可能です。
まだまだ大きな差がありますが、今後更多精彩した製品が登場することを期待しています。
