让HuggingGPT帮你选择大模型！
? 随着ChatGPT的火爆以及MetaAI开源了LLaMA，各家公司好像一夜之间都有了各种ChatGPT模型的研发实力。而针对不同任务和应用构建的LLM更是层出不穷。那么，如何选择合适的模型完成特定的任务，甚至是使用多个模型完成一个复杂的任务似乎仍然很困难。为此，浙江大学与微软亚洲研究院联合发布了一个大模型写作系统HuggingGPT，可以根据输入的任务帮我们选择合适的大模型解决！
HuggingGPT利用ChatGPT读取HuggingFace上所有的模型接口，然后根据你的输入分解成不同任务交给不同的模型执行。这意味着你可以毫不费力的拥有完整的多模态能力，图片、文本、视频、语音甚至是3D任务等，都可以完全由文本输入后与各种模型交互产生最终结果，也就是可以做出任意的text-to-image-to-video-to-text-to-speech！绝对的好idea啊！一、当前LLMs的缺陷
尽管大模型取得了如此巨大的成功，但当前的LLM技术仍然存在缺陷，面临着建立AGI系统的一些紧迫挑战。受限于文本生成的输入和输出形式，当前LLMs缺乏处理复杂信息（如视觉和语音）的能力；
在实际应用场景中，一些复杂任务通常由多个子任务组成，因此需要多个模型的调度和协作，这也超出了语言模型的能力范围；
对于一些具有挑战性的任务，LLMs在零样本或少样本设置下表现出优异的结果，但它们仍然不如一些专家（如微调模型）强。
为了处理复杂的人工智能任务，LLMs应该能够与外部模型协调以利用它们的能力。因此，关键点在于如何选择合适的中间件来桥接LLMs和人工...
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