言語モデルと仲間たち：ゴリラ、HuggingGPT、TaskMatrix、そしてさらに多くのもの

Language models and friends Gorilla, HuggingGPT, TaskMatrix, and more

LLMに数千の深層学習モデルへのアクセスを与えると何が起こるのか？

最近、深層学習の研究において基礎モデルの人気が上昇しています。事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）は、1つのモデルで多くの異なる問題を驚くほど成功裏に解決するという新しいパラダイムをもたらしました。一般的なLLMの人気にもかかわらず、タスク特定の方法でモデルを微調整すると、基礎モデルを活用するアプローチよりも優れた結果が得られる傾向にあります。簡単に言えば、専門のモデルはまだ非常に難しいです！これを踏まえると、基礎モデルと専門の深層学習モデルのパワーを組み合わせることができるかどうかを考え始めるかもしれません。この概要では、LLMをその関連するAPIを呼び出すことで他の専門の深層学習モデルと統合する最近の研究について調査します。得られるフレームワークは、言語モデルを中央制御装置として使用し、複雑なAI関連のタスクを解決するための計画を形成し、より適切なモデルにソリューションプロセスの専門的な部分を委任します。

「モデルの説明だけを提供することで、HuggingGPTはAIコミュニティから多様な専門モデルを連続的かつ便利に統合することができます。構造やプロンプト設定を変更することなく、このオープンで連続的な方法により、人工的な汎用知能の実現に一歩近づくことができます。」- [2]より引用

背景

言語モデルを他の深層学習モデルと統合する方法を探る前に、LLMツール、情報検索、および自己指導など、いくつかの背景のアイデアをカバーする必要があります[11]。言語モデルの一般的な背景情報については、以下のリソースを参照してください。

• 言語モデリングの基礎（GPTおよびGPT-2）[リンク]
• 言語モデルのスケールの重要性（GPT-3）[リンク]
• モダンな[リンク]および専門的な[リンク]LLM
• 基本的な[リンク]および高度な[リンク]プロンプトエンジニアリング

ツールを使って…

• 「全体的なメンタルモデルを持つAI製品の開発」
• 「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用したLLMチャットアプリケーション— パート2 🚀」
• ReAct、Reasoning and Actingは、LLMをツールで拡張します！

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