# HuggingGPT：使用 ChatGPT 及其在 Hugging Face 中的伙伴解决 AI 任务
## 标题
**HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face**
## 作者
Yongliang Shen, Kaitao Song, Xu Tan, Dongsheng Li, Weiming Lu, Yueting Zhuang
## 摘要
解决涉及不同领域和模态的复杂 AI 任务是迈向通用人工智能的关键一步。尽管存在大量的 AI 模型用于各个领域和模态，但它们无法自主处理复杂的 AI 任务。考虑到大型语言模型（LLM）在语言理解、生成、交互和推理方面表现出非凡的能力，我们主张 LLM 可以作为控制器来管理现有的 AI 模型以解决复杂的 AI 任务，并以语言作为通用接口来实现这一目标。基于这一理念，我们提出了 HuggingGPT，一个由 LLM 驱动的智能体，它利用 LLM（例如 ChatGPT）来连接机器学习社区（例如 Hugging Face）中的各种 AI 模型以解决 AI 任务。具体来说，我们在接收到用户请求时使用 ChatGPT 进行任务规划，根据 Hugging Face 中提供的功能描述选择模型，使用选定的 AI 模型执行每个子任务，并根据执行结果总结响应。通过利用 ChatGPT 强大的语言能力和 Hugging Face 丰富的 AI 模型，HuggingGPT 可以处理跨越不同模态和领域的各种复杂 AI 任务，并在语言、视觉、语音和其他具有挑战性的任务上取得令人印象深刻的结果，这为实现通用人工智能铺平了一条新道路。
## 主题 / 分类
- **主要学科：** 计算与语言 (cs.CL)
- **相关学科：** 人工智能 (cs.AI)；计算机视觉与模式识别 (cs.CV)；机器学习 (cs.LG)
## 提交日期
- **初稿提交：** 2023年3月30日
- **最后修订（v4）：** 2023年12月3日