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　　微軟研究院最近開源了 Visual ChatGPT，一個(gè)聊天機(jī)器人系統(tǒng)，可以根據(jù)人類的文本提示生成和處理圖像。該系統(tǒng)將 OpenAI 的 ChatGPT 與 22 種不同的視覺基礎(chǔ)模型(VFM)相結(jié)合，可以支持多模態(tài)交互。

　　arXiv 上的一篇論文對該系統(tǒng)進(jìn)行了描述。用戶可以通過輸入文本或上傳圖片與聊天機(jī)器人互動。機(jī)器人還可以根據(jù)文本提示生成圖像，或者通過處理聊天歷史記錄中的圖像來生成圖像。該聊天機(jī)器人的一個(gè)關(guān)鍵模塊是提示詞管理器(Prompt Manager)，它將用戶輸入的原始文本組織成一個(gè)“思維鏈”提示詞，幫助 ChatGPT 確定是否需要調(diào)用 VFM 工具來執(zhí)行圖像任務(wù)。據(jù)微軟團(tuán)隊(duì)稱，Visual ChatGPT 是：

　　一個(gè)包含各種 VFM 的開放系統(tǒng)，使用戶能夠超越語言格式與 ChatGPT 進(jìn)行交互。為了構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)，我們精心設(shè)計(jì)了一系列提示詞，將視覺信息注入到 ChatGPT 中，從而逐步解決復(fù)雜的視覺問題。

　　ChatGPT 和其他大語言模型(LLM)已經(jīng)顯示出了強(qiáng)大的自然語言處理能力，但它們被訓(xùn)練成只處理一種輸入模式：文本。微軟并沒有訓(xùn)練另一個(gè)新的模型來處理多模態(tài)輸入，而是設(shè)計(jì)了一個(gè) Prompt Manager 來生成輸入給 ChatGPT 的文本，進(jìn)而生成可以調(diào)用 VFM(如 CLIP 或 Stable Diffusion)來執(zhí)行計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的輸出。

　　提示詞管理器基于 LangChain 代理，而 VFM 被定義為 LangChain 代理工具。為了確定是否需要調(diào)用工具，代理會結(jié)合用戶提示詞和對話歷史記錄(其中包含了圖像文件名)，然后應(yīng)用提示詞的前綴和后綴。前綴包括以下文本：

　　Visual ChatGPT 不能直接讀取圖像，但它有一些工具可用來完成不同的視覺任務(wù)。每一張圖像都有一個(gè)文件名，格式為“image/xxx.png”，Visual ChatGPT 可以調(diào)用不同的工具來間接理解圖像。

　　前綴中的附加文本會引導(dǎo) ChatGPT 問自己“是否需要使用工具”，如果需要使用工具，它應(yīng)該輸出工具的名稱以及所需的輸入，例如要生成的圖像文件名或圖像的文本描述。代理將迭代地調(diào)用 VFM 工具，將生成的圖像發(fā)送到聊天會話中，直到不再需要使用工具。此時(shí)，最后生成的文本輸出將被發(fā)送到聊天會話中。

　　在 Hacker News 的一個(gè)帖子中，一位用戶指出 VFM 使用的內(nèi)存比語言模型少得多，他想知道為什么。另一位用戶回復(fù)說：

　　圖像模型可以很差，但仍然可以生成令人滿意的結(jié)果。試想一下，我們可以將圖像的像素隨機(jī)變化 10%，我們只會看到圖像質(zhì)量降低了一些，但其他方面仍然是完美的。而語言模型就不是這樣了，因?yàn)樗鼈冊噲D解決的問題要“尖銳”得多，即使它們只是偏離了一點(diǎn)點(diǎn)，都會導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。所以我們需要一個(gè)更大的模型來獲得足夠的文本“清晰度”。
　　（碼上科技）

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