ÉtreindreGPT: Donnant ChatGPT Modélise la capacité à utiliser des outils externes
En bref
HuggingFace Hub est une plate-forme qui permet aux chercheurs et aux développeurs de partager et de collaborer sur des modèles de traitement du langage naturel, des ensembles de données et d'autres ressources.
Il fournit également une interface facile à utiliser pour rechercher et télécharger des modèles pré-formés pour diverses tâches NLP.
Cette approche permet une plus grande flexibilité et efficacité dans l'utilisation de GPTmodèles de langage basés sur des modèles de langage, car ils peuvent accéder à un large éventail de modèles spécialisés sans avoir besoin d'être formés à chaque tâche individuelle.
Vous soupçonnez probablement que les modèles ont leur propre hub, un endroit où les gens téléchargent des modèles formés, et d'autres peuvent les télécharger et les utiliser à partir de là. Désormais, le standard de l'industrie pour les modèles open source est HuggingFace Hub.
HuggingFace Hub est une plate-forme qui permet aux chercheurs et aux développeurs de partager et de collaborer sur des modèles de traitement du langage naturel, des ensembles de données et d'autres ressources. Il fournit également une interface facile à utiliser pour rechercher et télécharger des modèles pré-formés pour diverses tâches NLP.
Cet article propose d'autoriser ChatGPT d'accéder aux modèles existants (il en existe des milliers, et ils résolvent des centaines de problèmes différents) à travers ÉtreindreGPT. Cela rendrait la formation ChatGPT beaucoup plus simple : plutôt que de lui apprendre à dessiner des images ou à traduire du texte en parole, nous pourrions lui donner la possibilité d'utiliser des outils externes. Cette approche permet une plus grande flexibilité et efficacité dans l'utilisation de GPTmodèles de langage basés sur des modèles de langage, car ils peuvent accéder à un large éventail de modèles spécialisés sans recevoir de formation préalable. De plus, cela ouvre de nouvelles possibilités pour développer des applications d’IA plus avancées et plus complexes.
Au total, on obtient quelque chose comme ça :
- ChatGPT reçoit une commande en langage humain.
- ChatGPT traduit la commande en un ensemble de « tâches » à effectuer.
- Pour chaque tâche, parmi les milliers de modèles disponibles, celui requis est sélectionné (selon la description fournie).
- ChatGPT lit la description des arguments à donner au modèle et les prépare.
- Après avoir terminé la tâche, ChatGPT présente le résultat et continue selon le plan, en répétant les étapes 3 à 5.
Pour une meilleure compréhension, considérez la capture d'écran de l'article avec la requête suivante : "Créez une image d'une fille lisant un livre, et sa pose est la même que celle du garçon dans l'image. Et puis décrivez la nouvelle image avec votre voix. Le modèle identifie jusqu'à six tâches et gère avec succès leur exécution séquentielle.
Le code est disponible dans un dépôt avec le nom très intéressant "JARVIS", très probablement une référence à l'assistant IA du film "Iron Man".
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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