擁抱GPT: 給予 ChatGPT 模擬使用外部工具的能力
簡單來說
HuggingFace Hub 是一個允許研究人員和開發人員共享和協作自然語言處理模型、數據集和其他資源的平台。
它還提供了一個易於使用的界面，用於查找和下載用於各種 NLP 任務的預訓練模型。
這種方法可以在使用方面提供更大的靈活性和效率 GPT基於語言模型，因為它們可以存取各種專門的模型，而無需針對每個單獨的任務進行訓練。
您可能懷疑模型有自己的中心，人們可以在這裡上傳經過訓練的模型，其他人可以從那裡下載和使用它們。 現在，開源模型的行業標準是 HuggingFace Hub。
HuggingFace Hub 是一個允許研究人員和開發人員共享和協作自然語言處理模型、數據集和其他資源的平台。 它還提供了一個易於使用的界面，用於查找和下載用於各種 NLP 任務的預訓練模型。
本文建議允許 ChatGPT 通過以下方式訪問現有模型（有數千個模型，它們解決了數百個不同的問題） 擁抱GPT。 這將使訓練 ChatGPT 更容易：我們可以給它一個外部工具的機會，而不是教它繪製圖像或將文字翻譯成語音。 這種方法可以在使用方面提供更大的靈活性和效率 GPT基於語言模型，因為他們無需接受任何事先培訓即可存取各種專門模型。 此外，它還為開發更先進、更複雜的人工智慧應用程式開闢了新的可能性。
總的來說，我們得到這樣的東西：
- ChatGPT 接收人類語言的命令。
- ChatGPT 將命令轉換為一組要執行的“任務”。
- 對於每項任務，都會在數千個可用模型中選擇所需的模型（根據提供的描述）。
- ChatGPT 讀取要提供給模型的參數的描述並準備它們。
- 完成任務後， ChatGPT 看著 導致 並按照計劃繼續前進，重複步驟 3–5。
為了更好地理解，請考慮文章中的屏幕截圖，並提出以下要求：“創建一個女孩讀書的圖像，她的姿勢與圖像中男孩的姿勢相同。 然後用你的聲音描述新形象。” 該模型識別多達六個任務並成功處理它們的順序執行。
該代碼可在 知識庫 有一個非常有趣的名字“JARVIS”，很可能是對電影“鋼鐵俠”中人工智能助手的引用。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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