拥抱GPT: 给予 ChatGPT 模拟使用外部工具的能力
简单来说
HuggingFace Hub 是一个允许研究人员和开发人员共享和协作自然语言处理模型、数据集和其他资源的平台。
它还提供了一个易于使用的界面，用于查找和下载用于各种 NLP 任务的预训练模型。
这种方法可以在使用方面提供更大的灵活性和效率 GPT基于语言模型，因为它们可以访问各种专门的模型，而无需针对每个单独的任务进行训练。
您可能怀疑模型有自己的中心，人们可以在这里上传经过训练的模型，其他人可以从那里下载和使用它们。 现在，开源模型的行业标准是 HuggingFace Hub。
HuggingFace Hub 是一个允许研究人员和开发人员共享和协作自然语言处理模型、数据集和其他资源的平台。 它还提供了一个易于使用的界面，用于查找和下载用于各种 NLP 任务的预训练模型。
本文建议允许 ChatGPT 通过以下方式访问现有模型（有数千个模型，它们解决了数百个不同的问题） 拥抱GPT。 这将使训练 ChatGPT 更容易：我们可以给它使用外部工具的机会，而不是教它绘制图像或将文本翻译成语音。 这种方法可以在使用方面提供更大的灵活性和效率 GPT基于语言模型，因为他们无需接受任何事先培训即可访问各种专门模型。 此外，它还为开发更先进、更复杂的人工智能应用程序开辟了新的可能性。
总的来说，我们得到这样的东西：
- ChatGPT 接收人类语言的命令。
- ChatGPT 将命令转换为一组要执行的“任务”。
- 对于每项任务，都会在数千个可用模型中选择所需的模型（根据提供的描述）。
- ChatGPT 读取要提供给模型的参数的描述并准备它们。
- 完成任务后， ChatGPT 看着 导致 并按照计划继续前进，重复步骤 3–5。
为了更好地理解，请考虑文章中的屏幕截图，并提出以下要求：“创建一个女孩读书的图像，她的姿势与图像中男孩的姿势相同。 然后用你的声音描述新形象。” 该模型识别多达六个任务并成功处理它们的顺序执行。
该代码可在 知识库 有一个非常有趣的名字“JARVIS”，很可能是对电影“钢铁侠”中人工智能助手的引用。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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