陈根认为：半AGI时代即将来临

日前，浙江大学与微软亚研院联合提出了HuggingGPT，这是一个利用LLM（大型语言模型）连接机器学习社区中各种AI模型以解决复杂AI任务的系统。例如，你给AI下达了一个任务“图片里有几种动物，每种有几只”，它就能帮你自动分析需要哪些AI模型，然后直接去调用HuggingFace上的相应模型，来帮你执行并完成。整个过程中，你只需要用自然语言将你的需求输出。

LLM是指包含数千亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的。LLM是建立在Transformer架构之上的，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。LLM的涌现能力则被定义为“在小型模型中不存在但在大型模型中出现的能力”，这是LLM与以前的PLM区分开来的最显著特征之一。

现有的LLM主要采用与小语言模型类似的模型架构（即Transformer）和预训练目标（即语言建模）。LLM在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量（扩大倍数），以更好地理解自然语言，并根据给定的上下文生成高质量的文本。这种容量改进可以用标度律进行部分地描述，其中性能大致遵循模型大小的大幅增加而增加。

HuggingGPT是一个协作系统，由LLM充当控制器、众多专家模型作为协同执行器。其工作流程分为四个阶段：任务规划、模型选择、任务执行和响应生成。当HuggingGPT收到用户请求时，使用ChatGPT进行任务规划，根据HuggingFace中可用的功能描述选择模型，用选定的AI模型执行每个子任务，并根据执行结果汇总响应。HuggingGPT能够完成覆盖不同模态和领域的复杂AI任务，并在语言、视觉、语音等具有挑战性的任务中取得令人满意的结果。实验充分证明了HuggingGPT在处理多模态信息和复杂AI任务方面的强大能力，并且HuggingGPT将继续添加面向特定任务的AI模型，从而实现可增长和可扩展的AI功能。HuggingGPT为走向通用人工智能开辟了一条新的道路。

目前，关于HuggingGPT的论文已经发布，项目在建设中，代码已开源了一部分，并揽获1.4k标星。该项目被命名为《钢铁侠》里的AI管家贾维斯（JARVIS）。与3月份发布的Visual ChatGPT的思想非常相似，它们都有一个共同的作者，叫作微软亚研院。而它们的区别在于HuggingGPT可调用的模型范围扩展了许多。

对于这个强大新工具的诞生，科学界表示，ChatGPT已经成为人类创建的所有AI的总指挥官了。而AGI可能不是一个LLM，而是由一个“中间人”LLM连接的多个相互关联的模型。这是一项重要的技术突破，标志着AI领域迈向更加智能化的新时代。

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