王炸!微软发布 Visual ChatGPT:视觉模型加持 ChatGPT 实现丝滑聊天
“
阅读本文大概需要 8 分钟。
文｜炼丹学徒
近来，AI 领域迎来各个领域的大突破，ChatGPT 展现出强大的语言问答能力和推理能力，然而作为一个自然语言模型，它无法处理视觉信息。
与此同时，视觉基础模型如 Visual Transformer 或者 Stable Diffusion 等，则展现出强大的视觉理解和生成能力。
Visual Transformer 将 ChatGPT 作为逻辑处理中心，集成若干视觉基础模型，从而达到如下效果：
- 视觉聊天系统 Visual ChatGPT 可以接收和发送文本和图像
- 提供复杂的视觉问答，或者视觉编辑指令，可以通过多步推理调用工具来解决复杂视觉任务
- 可以提供反馈，总结答案，主动询问模糊的指令等
这个工作开启了 ChatGPT 借助视觉基础模型作为工具，进行视觉任务处理的研究方向。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2303.04671
开源代码：
https://github.com/microsoft/visual-chatgpt
论文作者：
Chenfei Wu, Shengming Yin, Weizhen Qi, Xiaodong Wang, Zecheng Tang, Nan Duan
机构： 微软亚洲研究院
模型效果
工作流程
记对话 ，第 i 轮的回复 ，是通过若干次思考调用工具的结果来最终总结出来的。我们记第 i 轮对话中，第 j 次的工具调用中间答案记作 ，那么
其中， 是全局原则，是各个视觉基础模型，是历史会话记忆， 是这一轮的用户输入，是这轮对话里思考和的历史， 是中间答案，是 prompt manager，用于把上面各个功能转化成合理的文本 prompt，从而可以交给 ChatGPT 进行处理。以下图为例进行讲解：
对于用户输入，添加于全局原则 prompt，工具描述 prompt，历史会话 prompt 之后，送给 ChatGPT 进行逻辑推理（Use VFM?）得到推理结果 （就是这一次得到的 GPT 文本输出）。经过正则匹配进行分析，如果工具调用结束，则直接提取总结输出作为最终回复，如果是需要继续调用工具，则将提取到的工具名称、工作参数，输入视觉基础模型 ，从而得到，置于思考历史 中，进行下一轮推理。或者说喂给 GPT 的内容为：
第一次问答里，第一个API：
第一次问答里，第二个API:
第一次问答里，第三个API:
第二次问答里，第一个API:
第二次问答里，第二个API:
得到 GPT 的输出后，正则匹配进行工具的判断和解析，最终决定流程。API 调用历史在每次回答后清空，其中只有最后总结性的回复被记录进入对话历史
细节描述
: 系统原则的提示符，“Visual ChatGPT 是一个可以处理广泛语言和视觉任务的助手，xxxxxx”。在这个 prompt 的部分，以下内容被强调：Visual ChatGPT 的角色，可以访问且需要尽可能使用视觉基础模型，要对文件名称非常敏感不可以捏造，可以且必须遵循严格的 Chain-of-Thought 思考链的格式进行思考（不然正则匹配不出来是否使用函数和函数名称参数），可靠性等描述。
: 对每个视觉基础模型的描述，包含工具名称，使用方法，输入输出格式，实例
: 用户的输入会被改写，用来理解图片和强制GPT思考
：对输出的处理，链式的文件命名，"imaga/{Name}_{Operation}_{Prev_Name}_{Org_Name}.png"，强制修改 GPT 内容，让 GPT 降低思考难度，在指代不清时二次询问用户等。
Case Study
论文分析了在各个模块，如果 prompt manager 设计不到位，会各自出现什么问题：
在 中，如果不强调对图片文件名的敏感，可能会发生指代错误。如果不强调思考链的格式严格，可能正则匹配匹不上。如果不强调可靠性，不要基于文本上下文脑补，可能会出现不读图片直接回答的情况。如果不强调可以链式使用工具，则可能出现一口吃个大胖子而不能一步一步思考的情况。
类似的，对于工具包的描述，也应该对名称、功能、输入输出格式进行严格的设计。其中，for example 进行举例影响不大，只要前面描述足够清楚，GPT 可以理解，可以删掉保存 token 长度。
对于用户输入和工具包输出的后处理，如图。比较神奇的是，右上角的举例里，用 ChatGPT 自己的口吻来说一些原则（从而让 ChatGPT 以为是它自己说的，然后顺着说），以及直接让 ChatGPT 说到"Thought: Do I need a tool"继续生成，能强制进入思考链，从而大幅度降低思考难度。左下角的举例里，对于链式的文件命名，问 Visual ChatGPT 能不能总结出来文件命名原则，基本总结正确，这说明此种命名方法，确实可以帮助 Visual ChatGPT 理解文件的内容和依赖关系，生成路径。
有意义的启发
- 开启了 ChatGPT 处理视觉任务的新大门
- NLP --> Natural Language PhotoShop，自然语言文本描述下的图片创作编辑和问答
- 可以通过系统设计和工具包设计的 Prompt，做到无监督的工具调用，类似于 zero-shot 的 toolformer
- ChatGPT 本身对仿真场景的能力很强，也读过图片路径和函数关系，从而善于使用基础视觉模型
- Prompt 很重要，作为纯语言模型，前文说它是啥他就仿照啥，除了细致的要求，一定要多夸一夸他，是能力很强的处理模型，那它顺着说，能力才会真的强
- Visual ChatGPT 本身是一个语言模型，所谓的两方多轮对话只是一个Human: AI: 的多轮特殊形式前文的继续生产，所以，完全可以强行给前文AI: 让 ai 自己说一些东西出来，是它信了是它自己说的，这能够极大的降低生成难度。这在本篇论文里对几个场景的帮助很大。例如，用户输入图片后，改写为“Human: 上传了一张图片，描述为：{}。注意，这里的描述是帮助你理解图片的，你不能基于它幻想而不调用工具。如果你理解了，就恢复收到。AI：收到。”注意，这里 AI 回复的收到，并不是真的 GPT 的生成内容，而是我们强行写入进 dialogue history memory 的，而且可以发现，AI 真的相信了。另外一个点是，在用户的输入后面，挨着的应该是 GPT 自己的思考内容，如果我们借它的口，自己说“推理信息仅自己可见，需要在最后总结的时候把重要信息复述给读者”，效果比在最前文的 prompt 里效果好很多，可能是因为距离的原因，也可能是AI自己说出来的原因。另外，可以直接给到"Thought: do i need a tool?"去让 GPT 继续生成，从而一定进入推理链，可以匹配到远处描述思维链格式的 prompt 内容，极大的降低思考难度。
外网评价
End
崔庆才的新书《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》已经正式上市了！书中详细介绍了零基础用 Python 开发爬虫的各方面知识，同时相比第一版新增了 JavaScript 逆向、Android 逆向、异步爬虫、深度学习、Kubernetes 相关内容，同时本书已经获得 Python 之父 Guido 的推荐，目前本书正在七折促销中！
内容介绍：《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》内容介绍
扫码购买