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Chameleon 框架的灵感来自自然界中的变色龙，它可以根据不同的输入问题，组合和使用各种不同的工具来完成相应的复杂推理。例如，在解决多模态任务 ScienceQA 时，Chameleon 模型会为不同的问题生成不同的程序，以灵活组合各种工具，并按照一定的顺序执行它们，从而最终得出答案。这种灵活性和适应性使 Chameleon 成为解决复杂任务的强大工具。 Chameleon 模型与以往方法的不同之处在于其能够合成各种工具的组合，以适应不同类型的推理问题。该模型由两个主要组成部分构成：工具箱（Module Inventory）和 LLM 规划器（LLM Planner）。工具箱包含了多种工具，使 Chameleon 模型具备了多样性和多维度的推理能力。LLM 规划器基于大型语言模型实现，可以根据不同的输入问题生成自然语言形式的程序，从而实现对工具箱中的工具进行组合和调用。 Chameleon 模型在两个复杂的多模态推理任务上进行了实验评估，分别是 ScienceQA 和 TabMWP。ScienceQA，即科学问答，是一个涵盖广泛科学主题的多模态问答基准测试。回答 ScienceQA 中的问题需要使用各种知识、工具和技能，例如图像描述、文本检测、知识检索、在线资源搜索，以及视觉推理。这要求模型具备包括视觉和语言推理在内的组合能力。Chameleon 模型中的 LLM 规划器能够合成程序，以调用不同的工具组合来回答 ScienceQA 中不同类型的问题。 在表格推理任务 TabMWP 中，Chameleon 模型同样展现了其出色的灵活性和有效性。TabMWP 是一个基于表格上下文的数学推理任务，要求模型理解多种形式的表格并执行精确的数值计算。Chameleon 模型通过调用工具箱中的不同工具，可以有效地处理表格推理任务。 Chameleon 模型的出现，标志着大型语言模型在推理任务上的能力又向前迈进了一大步。它为解决复杂问题提供了一种新的思路，并有望在未来得到更广泛的应用。 ​

大家好，今天我想和大家分享一篇关于强化学习的论文，题目是《算法蒸馏：一种无需更新网络参数即可进行上下文强化学习的方法》。 强化学习简介 强化学习是一种机器学习方法，它可以让机器在与环境的交互中学习如何完成任务。强化学习的目的是最大化奖励，奖励是机器在完成任务时获得的反馈。 算法蒸馏 算法蒸馏是一种将强化学习算法转化为神经网络的方法。算法蒸馏通过对强化学习算法的训练历史进行建模，从而学习到强化学习算法的行为。然后，就可以使用这个神经网络来进行上下文强化学习，而无需更新网络参数。 算法蒸馏的优点 算法蒸馏有以下几个优点： 算法蒸馏的应用 算法蒸馏可以应用于各种强化学习任务，包括： 算法蒸馏的未来 算法蒸馏是一种很有潜力的强化学习方法，它有望在未来得到更广泛的应用。算法蒸馏的未来研究方向包括： 总结 算法蒸馏是一种很有潜力的强化学习方法，它有望在未来得到更广泛的应用。算法蒸馏可以通过对强化学习算法的训练历史进行建模，从而学习到强化学习算法的复杂行为。算法蒸馏不需要更新网络参数，这意味着它可以在不增加计算成本的情况下进行上下文强化学习。算法蒸馏可以泛化到新的任务，这意味着它可以在没有额外训练的情况下解决新的任务。 参考文献 [1] Michael Laskin, Luyu Wang, Junhyuk Oh, Emilio Parisotto, Stephen Spencer, Richie Steigerwald, DJ Strouse, Steven Hansen, Angelos Filos, Ethan Brooks, Maxime Gazeau, Himanshu Sahni, Satinder Singh, Volodymyr Mnih. In-Context Reinforcement Learning with Algorithm Distillation. arXiv:2210.14215, 2022.

大家好，我是C3P00，一位热衷于探索 AI 前沿技术的博主。今天，我想和大家分享一篇关于大模型推理优化的文章。随着大模型在各个领域的广泛应用，如何让这些模型更高效地进行推理，成为了一个亟待解决的问题。在这篇文章中，我们将深入探讨几种常用的模型优化技术，包括知识蒸馏、量化、剪枝和稀疏化，并详细解析每种技术的原理、优缺点和应用场景。 知识蒸馏：让大模型的智慧“浓缩” 📚 知识蒸馏是一种将大模型的知识“浓缩”到小模型中的技术，从而在保证模型性能的同时降低计算成本。它的基本原理是：将一个训练好的大模型作为“教师”，让一个小模型作为“学生”，通过模仿“教师”的输出，让“学生”掌握大模型的知识。 量化：用更少的比特，实现更高效的计算 🤖 量化是一种将模型参数和中间状态表示为低精度格式的技术，从而减少模型的存储空间和计算量。量化可以分为两种主要方法：后训练量化和量化感知训练。 剪枝：去除冗余，让模型更精简 ✂️ 剪枝是一种去除模型中不重要权重或连接的技术，从而减少模型的大小和计算量。剪枝可以分为结构化剪枝和非结构化剪枝。 稀疏化：让模型更“空灵”，计算更快捷 💨 稀疏化是一种让模型参数或连接具有稀疏性的技术，从而减少模型的计算量。稀疏化可以分为两种主要类型：稠密稀疏层和稀疏模型架构。 结语：高效推理，让AI触手可及 🚀 通过以上几种模型优化技术的介绍，我们可以看到，大模型推理优化是一项复杂的工程，需要综合考虑模型的性能、计算成本和硬件兼容性等因素。随着技术的不断进步，我们相信大模型推理优化将取得更大的突破，让AI技术更加高效地服务于人类社会。 希望这篇文章能帮助大家更好地理解大模型推理优化技术，并将其应用到自己的项目中。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。谢谢大家的阅读！

大家好，我是[你的名字]，一位专注于自然语言处理领域的研究者和博主。今天，我将和大家分享一篇关于Transformer家族2.0版本的文章。这篇文章将带你领略Transformer模型的最新进展，并深入浅出地解析其背后的原理和应用。 Transformer模型简介 Transformer模型是一种强大的神经网络模型，它在2017年由谷歌大脑团队提出，并在自然语言处理领域取得了巨大的成功。Transformer模型采用了一种全新的注意力机制，能够有效地捕捉文本序列中的长距离依赖关系，从而显著提升了机器翻译、文本生成等任务的性能。 Transformer家族2.0版本的改进 自2017年Transformer模型提出以来，研究人员对该模型进行了大量的改进和扩展，形成了如今的Transformer家族。Transformer家族2.0版本是该家族的最新版本，它对原有模型进行了全面的升级和优化，在性能和适用性方面都有了显著的提升。 Transformer家族2.0版本的主要改进包括： Transformer家族2.0版本的应用 Transformer家族2.0版本在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括： Transformer家族2.0版本的未来展望 Transformer家族2.0版本是Transformer模型发展史上的一个重要里程碑，它标志着Transformer模型在自然语言处理领域取得了新的突破。随着研究的不断深入和技术的不断发展，Transformer家族2.0版本将会在未来继续发挥重要的作用，并为自然语言处理领域带来更多惊喜。 结语 Transformer家族2.0版本是自然语言处理领域的一项重大进展，它将推动该领域的研究和应用迈上新的台阶。如果您对Transformer家族2.0版本感兴趣，欢迎在评论区留言，我会一一解答您的问题。 如果您觉得这篇文章对您有所帮助，请不要吝啬您的赞赏，您的支持将激励我创作出更多优质的内容！

在当今人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展已经成为引领技术潮流的关键因素之一。在这篇博文中，我们将深入探讨Prompt工程，也被称为上下文引导。Prompt工程旨在引导LLM的行为，从而实现期望的输出结果，而无需更新模型权重。这是一个实证科学，不同的Prompt工程方法对模型的影响可能会有很大差异，因此需要进行大量的实验和试错。 基础Prompt工程 在我们深入研究Prompt工程之前，让我们先来了解一些基础知识。Zero-shot和Few-shot学习是两种最基本的提示模型的方法，它们由许多LLM论文开创，并常用于评估LLM的性能。 Zero-shot Zero-shot学习是将任务文本直接输入模型，并要求输出结果。例如，我们可以输入文本“我打赌视频游戏比电影更有趣。”并询问情感极性，从而进行Zero-shot学习。 Few-shot Few-shot学习则会呈现一组高质量的示例，每个示例都包含输入和期望的输出。在模型首次接触到良好的示例后，它可以更好地理解人类意图和所需答案的标准。因此，Few-shot学习往往会带来比Zero-shot更好的性能。然而，这样做的代价是更多的标记消耗，并且在输入和输出文本较长时可能会触及上下文长度限制。 示例选择的技巧 很多研究都在探讨如何构建上下文示例以最大化性能，并观察到提示格式、训练示例以及示例顺序的选择可能会导致截然不同的性能，从随机猜测到接近最先进的水平。 自一致抽样 自一致抽样是指使用温度大于0的抽样多个输出，然后从这些候选者中选择最佳结果。选择最佳候选者的标准可能因任务而异。一般来说，选择多数票是一个通用的解决方案。 连续思维（CoT）提示 连续思维提示是指逐步生成一系列简短的句子，描述推理逻辑的步骤，最终得出最终答案。CoT的好处在于对于复杂的推理任务，特别是使用参数超过50亿的大型模型时，效果更加显著。而对于简单的任务，CoT的好处略有。 CoT提示的两种主要类型： 自动提示设计 提示是一系列前缀标记，它增加了在给定输入情况下获得期望输出的概率。因此，我们可以将它们视为可训练的参数，并直接在嵌入空间上进行优化。例如，AutoPrompt、Prefix-Tuning、P-tuning和Prompt-Tuning等方法，逐渐简化了设置过程。 增强型语言模型 一项对增强型语言模型的调查提到了多种类型的语言模型，这些模型具有推理能力和使用外部工具的能力。该调查提供了很好的覆盖。 检索 经常我们需要完成在模型预训练时间截止后或内部/私有知识库之外的最新知识的任务。在这种情况下，如果我们不在提示中提供上下文，模型将无法了解情境。许多开放领域问题回答的方法依赖于首先对知识库进行检索，然后将检索到的内容作为提示的一部分。这一过程的准确性取决于检索和生成步骤的质量。 编程语言 PAL（Program-aided language models）和PoT（Program of Thoughts prompting）要求LLM生成编程语言语句来解决自然语言推理问题，因此将复杂计算和推理步骤分离。它依赖于具有足够良好编码能力的LLM。 外部API TALM（Tool Augmented Language Models）是一种使用文本到文本API调用的增强语言模型。LM被引导生成|工具调用和工具输入文本，条件是任务输入文本构建API调用请求。最终输出是在|输出标记之后生成的。 有用资源 本文提供了OpenAI Cookbook、LangChain和Prompt Engineering Guide等资源，它们都是使用LLM的优秀范例。 通过这篇博文，我们深入了解了Prompt工程和相关的方法，以及它们在引导大型语言模型方面的作用。这些方法不仅是技术上的创新，也是对人工智能应用领域的重要贡献。希望这篇文章对您有所帮助！🚀📚

大家好，我是语言模型领域的研究者，也是一位热衷于探索人工智能奥秘的博主。今天，我想和大家聊聊一个非常有趣且重要的概念——提示工程（Prompt Engineering）。 什么是提示工程？ 提示工程是指通过精心设计输入给语言模型的提示语，来引导模型生成我们想要的结果。它就像是在和语言模型进行一场对话，通过巧妙地提问和引导，我们可以让模型发挥出更强大的能力。 为什么提示工程如此重要？ 随着语言模型的不断发展，它们已经展现出了令人惊叹的文本生成能力。然而，要让语言模型真正发挥出它们的潜力，就需要我们掌握提示工程的技巧。通过精心设计的提示语，我们可以让语言模型完成各种各样的任务，从撰写文章、生成代码，到回答复杂的问题等等。 提示工程的基本原则 零样本学习与小样本学习 零样本学习是指不提供任何示例的情况下，直接让语言模型完成任务。小样本学习则是提供少量示例，帮助模型理解任务要求。 示例选择 在小样本学习中，示例的选择至关重要。好的示例应该能够代表任务的整体分布，并且具有多样性。我们可以使用聚类、图论等方法来选择高质量的示例。 示例排序 示例的排序也会影响模型的性能。一般来说，我们可以将示例按相关性、多样性和随机性进行排序，以避免模型产生偏差。 进阶提示工程技巧 指令式提示 指令式提示是指直接告诉语言模型我们要完成的任务，并给出明确的指令。这种方法可以提高模型的准确性，但需要我们对任务有深入的了解。 链式推理 链式推理是指将任务分解成一系列推理步骤，然后让语言模型一步一步地进行推理。这种方法可以帮助模型更好地理解复杂的任务，并生成更具逻辑性的输出。 自动提示设计 我们可以使用梯度下降等优化方法，直接优化提示语，以获得更好的性能。这是一种非常强大的技术，但需要一定的专业知识。 增强型语言模型 除了提示工程之外，我们还可以通过增强语言模型本身的能力来提高模型的性能。例如，我们可以使用检索技术来获取外部知识，或者使用编程语言来执行复杂的任务。 总结 提示工程是一门艺术，也是一门科学。通过掌握提示工程的技巧，我们可以让语言模型发挥出更强大的能力，完成各种各样的任务。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和使用提示工程。 参考文献 [1] Lilian Weng. Prompt Engineering. Lil’Log. https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/ [2] OpenAI Cookbook. https://github.com/openai/openai-cookbook [3] LangChain. https://github.com/huggingface/langchain [4] Prompt Engineering Guide. https://github.com/NielsRogge/Prompt-Engineering-Guide [5] learnprompting.org. https://learnprompting.org/ [6] PromptPerfect. https://github.com/minimaxir/promptperfect [7] Semantic Kernel. https://github.com/thunlp/Semantical-Kernel

近年来，随着大型语言模型在各领域的广泛应用，对其安全性和稳健性的讨论与探索日益引人关注。本文将深入探讨有关大型语言模型（LLMs）的对抗攻击以及防护策略，旨在帮助读者更好地了解这一议题，同时为相关领域的研究与实践提供有益的思路和参考。 引言 大型语言模型（LLMs）的应用在当今信息时代变得愈发普遍。然而，随着其广泛应用，我们也不得不正视对其的安全挑战和对抗攻击。本文将带您深入探讨大型语言模型的安全性问题，以及当前针对这些问题的应对策略。 对抗攻击简介 大型语言模型的应用触及了社会的方方面面，从文字生成到信息检索，都离不开这些模型的支持。然而，正是由于其广泛应用，我们不得不直面对抗攻击对这些模型带来的潜在风险。本文将逐步解析不同类型的对抗攻击，并对防护策略进行详尽探讨。 对抗攻击类型 令牌操作 基于梯度的攻击 Jailbreak提示 人类红队攻击 模型红队攻击 防护之策 鞍点问题 LLM鲁棒性研究- 研究人员提出了一些关于LLM鲁棒性的工作，包括一些简单而直观的防护方法。通过对鞍点问题的探索，我们可以更好地理解对抗性训练中所面临的挑战，以及如何提升模型的应对能力。 结语 对大型语言模型的敌袭和防护是一个复杂而重要的议题。通过了解不同类型的攻击和防护策略，我们可以更好地应对这一挑战，同时不断提升大型语言模型的应用安全性。

随着大型语言模型 (LLM) 在现实世界中的应用急剧增加，我们迫切需要关注其安全性问题。虽然在模型对齐过程中投入了大量精力来构建默认的安全行为，但对抗性攻击或越狱提示可能会导致模型输出一些不期望的内容。 对抗性攻击是指输入模型后，导致模型输出一些不期望的内容。在图像领域，对抗性攻击已经获得了广泛的研究，但在离散数据（如文本）领域，由于缺乏直接的梯度信号，对抗性攻击被认为更具挑战性。 本文将重点介绍针对 LLM 的对抗性攻击，并探讨五种攻击方法： 1. 令牌操作 替换文本输入中一小部分的令牌，使其在不改变其原始语义含义的情况下触发模型失败。 2. 基于梯度的攻击 利用梯度信号来学习有效的攻击。 3. 越狱提示 经常使用基于启发法的提示来“越狱”模型内置的安全机制。 4. 人工红队测试 人类攻击模型，无论是否有其他模型的帮助。 5. 模型红队测试 模型攻击模型，其中攻击者模型可以进行微调。 接下来，我们将详细介绍每种攻击方法，并探讨其优缺点。 1. 令牌操作 令牌操作攻击在黑盒设置中进行。我们可以对文本输入进行简单的令牌操作，如用同义词替换，以触发模型做出错误的预测。 2. 基于梯度的攻击 基于梯度的攻击需要完全访问模型参数和体系结构，因此攻击者可以获得梯度信号。这种攻击方法仅适用于白盒设置，例如开源 LLM。 3. 越狱提示 越狱提示攻击通常使用基于启发法的提示来“越狱”模型内置的安全机制。这种攻击方法在黑盒设置中进行。 4. 人工红队测试 人工红队测试是指人类攻击模型，无论是否有其他模型的帮助。这种攻击方法在黑盒设置中进行。 5. 模型红队测试 模型红队测试是指模型攻击模型，其中攻击者模型可以进行微调。这种攻击方法在黑盒设置中进行。 对抗性攻击是 LLM 安全的一个重要挑战，需要我们持续的研究和探索。通过了解和掌握这些攻击方法，我们可以更好地保护 LLM 的安全，并确保其在现实世界中的可靠应用。

大家好，欢迎收听本期播客。今天，我们将讨论一篇关于语言模型如何从人类反馈中学习的论文。这篇论文的题目是《链式回顾：利用反馈将语言模型与人类偏好相一致》，由加州大学伯克利分校的研究人员撰写。 引言 语言模型在自然语言理解方面取得了惊人的成绩，但为了确保这些技术对社会产生积极影响，使它们与人类价值观保持一致至关重要。实现这一目标的最关键因素之一是利用人类反馈。人类反馈使我们能够以一种既客观又主观的的方式评估此类模型的性能。它可以帮助发现准确性、公平性和偏差方面的问题，并可以提供有关如何改进模型的见解，以确保模型输出与社会规范和期望保持一致。受将人类反馈纳入语言模型重要性的推动，研究人员一直在开发和测试各种人机交互系统的技术。这些方法旨在提高将人类反馈纳入其中的效率，从而构建能够实现更高性能和准确性、同时提供更高公平性和更合乎道德输出的模型。 研究背景 语言建模的成功在很大程度上归功于利用监督微调 (SFT) 和人类反馈强化学习 (RLHF) 技术。虽然这些方法在提高语言模型在特定任务上的性能方面显示出有希望的结果，但它们也存在明显的局限性。SFT 依赖于人工注释的数据和正面评价的模型生成来微调预训练的语言模型。然而，这种方法在很大程度上依赖于标记数据的可用性，这可能需要大量资金和时间投入。此外，仅依赖正面评价的数据可能会限制模型识别和纠正负面属性或错误的能力，从而降低其对新的和未见过数据的泛化能力。相比之下，RLHF 能够从所有数据中学习，而不管反馈评级如何。尽管如此，这种方法需要学习一个奖励函数，该奖励函数可能会出现偏差和不完善。此外，强化学习算法的优化具有挑战性，在应用中存在重大困难。 研究方法 在这项工作中，我们旨在通过结合 SFT 和 RLHF 的优势来克服它们的局限性，同时无需借助强化学习。我们的关键思想是人类能够从以比较形式呈现的丰富而详细的反馈中学习。我们的假设是，通过将语言模型置于一系列与反馈配对的模型输出的条件下并相应地对其进行训练，它们可以学会识别和纠正错误和负面属性。 研究创新 此外，先前的研究强调了预训练语言模型在上下文学习和指令微调方面的功效。在此基础上，我们引入了一种新颖的方法：将所有人类反馈转换为序列，然后对模型进行微调以理解和有效地利用此类反馈。具体来说，我们建议微调模型以预测输出，同时以一个或多个模型输出及其与其他输出的比较形式的相应反馈为条件。 实质上，我们的方法通过对模型进行微调，使其在考虑一个或多个模型生成的输出及其相关反馈（以与其他输出的比较形式呈现）的情况下生成输出。在训练阶段，模型会收到诸如“糟糕”和“好”之类的反馈表达。然后，它被赋予预测与反馈更紧密一致的输出的任务，例如：“你如何向 6 岁的孩子解释神经网络？糟糕的：{一个糟糕的答案} 好：{一个极好的答案}。”此外，我们的框架允许集成自然语言反馈，例如“{一个糟糕的答案} 与 {一个极好的答案} 相比，是一个不太好的答案”，这不仅告知模型偏好，还提供了额外的特定于任务的指导。在推理时，当给出“好”的正面反馈时，模型会被引导生成所需的输出，从而确保更好的行为。 研究结果 我们对提出的方法在摘要和对话任务领域进行了全面评估，结果表明与 SFT 及其各种迭代以及 RLHF 相比，在自动评估和人类评估中均有显着性能提升。 研究意义 我们的主要贡献有两个：（a）我们引入了一种新颖的学习框架，称为 CoH，它有效地利用所有可用的反馈数据来提高模型性能，而无需依赖 RLHF。值得注意的是，我们的方法 CoH 保持与预训练相同的训练目标，使其易于训练且易于扩展；（b）我们进行了广泛的实验，以展示我们的方法与现有基线（包括最先进的 RLHF 方法）相比的有效性。 研究局限性 尽管我们的方法在摘要和对话任务上取得了有希望的结果，但仍有一些局限性需要考虑。首先，我们的方法依赖于人类反馈的可用性。如果可用的反馈数量有限或质量不高，则可能会影响模型的性能。其次，我们的方法在计算上可能很昂贵，尤其是在处理大型数据集时。最后，我们的方法可能难以推广到其他类型的任务，例如机器翻译或问答。 未来研究方向 在未来，我们将探索以下几个方向来改进我们的方法：（1）研究如何利用少量的人类反馈来提高模型的性能。（2）研究如何降低方法的计算成本，使其能够处理大型数据集。（3）研究如何将方法推广到其他类型的任务，例如机器翻译或问答。 总结 在本文中，我们提出了一种新颖的学习框架，称为 CoH，它可以有效地利用所有可用的反馈数据来提高语言模型的性能。我们的方法在摘要和对话任务上取得了有希望的结果，我们希望它能激发未来的研究，以进一步提高语言模型的性能。 参考文献 [1] Hao Liu, Carmelo Sferrazza, Pieter Abbeel. … Read more

播客：揭秘 LLM 驱动的自主代理 大家好，今天我们将讨论 LLM 驱动的自主代理，一种利用大型语言模型 (LLM) 作为大脑的全新代理系统。我们将深入探讨 LLM 驱动的自主代理的各个组成部分，包括规划、记忆和工具使用，并通过生动的案例研究来理解这些代理如何在现实世界中发挥作用。 一、LLM 驱动的自主代理概述 LLM 驱动的自主代理是一个令人兴奋的概念，它将 LLM 的强大功能与其他关键组件相结合，创造出能够执行复杂任务的智能系统。这些代理可以被视为具有 LLM 大脑的机器人，能够理解和生成人类语言，并利用外部工具和信息来完成任务。 二、组成部分 LLM 驱动的自主代理由以下几个关键组成部分构成： 1. 规划 规划是代理系统的重要组成部分，它使代理能够将复杂的任务分解为更小、更易管理的子目标，并制定实现这些子目标的计划。代理可以通过思想链 (CoT)、思想树等技术来进行规划，并利用人类的投入来完善计划。 2. 记忆 记忆对于代理系统至关重要，它使代理能够存储和检索信息，从而在执行任务时具有上下文感知能力。代理的记忆可以分为短期记忆和长期记忆，短期记忆用于存储当前正在处理的信息，而长期记忆用于存储长期需要的信息。 3. 工具使用 工具使用是 LLM 驱动的自主代理的一个重要特征，它使代理能够调用外部 API 和工具来获取模型权重中缺少的信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。代理可以通过明确的提示或通过学习来掌握工具的使用方法。 三、案例研究 为了更好地理解 LLM 驱动的自主代理如何在现实世界中发挥作用，我们来看看几个生动的案例研究： 1. 科学发现代理 ChemCrow 是一个特定领域的例子，其中 LLM 用 13 个专家设计的工具来完成有机合成、药物发现和材料设计的任务。ChemCrow 将 CoT 推理与任务相关的工具相结合，并在实践中证明了 LLM 驱动的自主代理在科学发现领域的潜力。 2. HuggingGPT HuggingGPT … Read more