一個AI驅(qū)動百萬個API,!微軟提出多任務(wù)處理模型TaskMatrix
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI通往AGI的路究竟怎么走,,微軟有了新想法——
基于ChatGPT這類大模型的強大理解能力,將輸入的任何信號拆解成一個個可完成的任務(wù),,交給其他的AI和程序完成,。
簡單來說,,就像是建了一座司令塔,,每個大模型都能成為其中的“大腦”指揮官,其他專門解決某類任務(wù)的模型,,則聽它調(diào)令——
這樣一來,不限定某個AI,,所有大模型都能使用這套方法,。
能解決什么問題,?
人類只需要提需求,AI從自動做PPT,、Word和Excel三件套(Office自動化),,到驅(qū)動機器人完成各種智能任務(wù),,都能搞定,。
這個最新的研究名叫TaskMatrix,據(jù)微軟表示,,它能直接驅(qū)動數(shù)百萬個用于完成任務(wù)的AI和API,。

論文還引用了OpenAI CEO奧特曼那句AI版摩爾定律:
宇宙中的智能數(shù)量每18個月翻一番,。
一起來看看TaskMatrix是怎樣工作的。
AI“司令塔”如何工作,?
這是TaskMatrix的整體工作流程:

從架構(gòu)圖來看,,TaskMatrix可以被分為四部分:
- 多模態(tài)對話基礎(chǔ)模型(MCFM):與用戶對話并了解需求,,從而生成API可執(zhí)行代碼以完成特定任務(wù)
- API平臺:提供統(tǒng)一API格式,存儲數(shù)百萬個不同功能的API,,允許擴展和刪除API
- API選擇器:負責根據(jù)MCFM生成的內(nèi)容推薦API
- API執(zhí)行器:調(diào)用API并執(zhí)行生成代碼,,給出結(jié)果
簡單來說,MCFM負責生成解決方案,,API選擇器從API平臺中選取API,,隨后API執(zhí)行器基于MCFM生成的代碼調(diào)用API,并解決任務(wù),。
其中,,為了統(tǒng)一API管理,API平臺又給API統(tǒng)一了文檔格式,,包含以下五個部分:
API名稱(提供API摘要,,避免與其他API混淆),參數(shù)列表(包含輸入?yún)?shù)和返回值等),,API描述(功能描述),,組合指令(如何組合多個API完成復雜用戶指令)
例如這是“打開本地文件”API的文檔格式:

據(jù)微軟介紹,,搭建TaskMatrix的原因,從學術(shù)角度來說主要有兩點,。
其一,,擴大AI適用范圍,,如通過擴展API來提升可完成任務(wù)的類型和數(shù)量;其二,,便于進一步提升AI可解釋性,,通過觀察AI分配任務(wù)的方式就能理解它的“思路”。
能完成什么任務(wù)了,?
目前從已經(jīng)搭建好的TaskMatrix部分來看,,它能完成的任務(wù)已經(jīng)非常廣泛。
小到文字,、圖像信息的基礎(chǔ)信息處理,,大到控制機器人平臺、接入物聯(lián)網(wǎng)這種通用平臺任務(wù),,TaskMatrix都能搞定,。
先來看看圖像處理任務(wù)。
TaskMatrix解讀用戶想要完成的任務(wù)后,,就能通過對話的方式,,搞定PS(把老人背景P成白的)、解讀圖像,、文生圖,、草圖轉(zhuǎn)真實圖像、摳圖等一系列現(xiàn)實生活中常見的圖像處理操作:

如果說這些都還太常見,基于TextMatrix還能搞定真·圖像擴展,,基于一小角擴展到一整張圖的那種,,而不僅僅是采用平鋪的方式。例如輸入一朵花:

輸出一片花田:

再來看看文字處理任務(wù),。
以往需要手動改AI寫過的方案,如今直接將問題拋給AI,,它就能完成,,例如具體修改某個特定的步驟。

(像不像被甲方一點點催改文件的樣子?只是如今你變成了甲方)
以后生成文章,,就是連插圖都配好的那種:

當然,既然是微軟的研究,,少不了調(diào)用Office系列的API,,包括做PPT這種活,如今交給AI來做就行:

再進一步到通用任務(wù)上,之前一直存在瓶頸的機器人和物聯(lián)網(wǎng)等平臺,,如今TaskMatrix也給出了解決通用任務(wù)的方案,。
家里接入AI后,,和它對話就能完成你想要的各種瑣碎任務(wù),,包括定鬧鐘、查看天氣等:

屬實是解放人類生產(chǎn)力了,。
你想好把它用在哪里了嗎,?
論文地址:
https://arxiv.org/abs/2303.16434— 完 —
量子位 QbitAI · 頭條號簽約
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