Github项目地址：https://github.com/microsoft/TaskMatrix
目前大规模预训练模型（比如ChatGPT）已经能够完成多个任务，例如
- 提供强大的对话功能，in-context learning能力和代码生成能力
- 生成高层次的解决问题框架
然而，对于特定领域的特殊问题，由于大模型没有见过类似数据的原因导致在这些任务上表现的较差。
另外，对于特定领域的问题，目前也已经有现成的模型或系统做的比较好了，但这些解决特定问题的模型并不容易和大模型适配。
所以为了解决上面两个问题，需要一种结合的机制：
- 大模型提供问题解决的整体方案
- 方案中的子任务使用特定领域的小模型解决
TaskMatrix.AI
微软提出了TaskMatrix.AI，这是一个模型的生态系统，这个系统中大模型作为大脑（brain-like central system），其它小模型作为子任务的求解器（sub-task solvers）。
从深度学习发展的历史来看，目前貌似进入了一个新的时代
TaskMatrix.AI的整体框架如下：
从组成成分来看，TaskMatrix.AI包括Multimodal Conversational Foundation Model (MCFM)，API Platform（特定领域的模型/求解器作为API供大模型调用）和API Selector。
从工作机制来看，MCFM首先获取多模态的输入，第一步生成解决方案的概要。API Selector拿到这个概要后决定从API Platform中调用哪些工具。第二步MCFM拿到API调用结果后生成动作序列，最后执行这些动作后得到最终输出。
从后续学习的角度来看，最终产生的输出可以用与RLHF反馈给模型以调整MCFM参数，也可以反馈给API Developer以提供更好的API服务。
Visual ChatGPT
Visual ChatGPT是上面TaskMatrix.AI 框架的一个应用案例，即给ChatGPT加入图像处理的功能。
基本的想法是：
- 视觉基础模型（VFM）在计算机视觉中显示出巨大的潜力，已经可以处理很多图像任务
- Visual ChatGPT直接基于ChatGPT并结合了各种VFM，以给ChatGPT加入视觉智能。
文中提出了一种Prompt Manager的模块管理ChatGPT的输入，这种输入中可以引入多个视觉基础模块的生成或处理结果，从而使得在ChatGPT中可以处理图片。
上图展示了一个案例，左边是对话过程，中间是处理流程，右边是处理细节。可以看出流程中的主要部分是要决定是否要使用VFM模块，如果使用则需要引入具体的视觉模型进行处理，并将进行迭代决定是否继续使用VFM。右边是对Q2的回答细节，其中前两步都是要使用VFM处理图片，最后讲处理后的图片输出。
