РУКОВОДСТВО ПО ЯЗЫКУ ИИ
Агрегация смеси агентов
«Смесь агентов» (MoA) — это метод, при котором несколько языковых моделей подготавливают ответы, а затем модель агрегатора объединяет их лучшие идеи в один улучшенный ответ.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Это позволяет команде открытых моделей конкурировать или побеждать одну модель высшего уровня.
Глубокое погружение
Технология Mixture-of-Agents, представленная в статье Together AI в 2024 году, объединяет несколько LLM в слои. На первом уровне несколько моделей «предлагающих» независимо отвечают на подсказку. Их выходные данные затем объединяются и передаются на следующий уровень, где модели снова отвечают, теперь уже с учетом всех предыдущих черновиков. После одного или нескольких таких раундов окончательная модель «агрегатора» синтезирует все в единый ответ. Основная идея, которую авторы называют «сотрудничеством LLM», заключается в том, что модели дают лучшие ответы, когда им показывают ответы коллег, даже несовершенные. По сообщениям, в тесте AlpacaEval 2.0 MoA, полностью созданная на основе моделей с открытым исходным кодом, превзошла результат GPT-4 Omni, продемонстрировав, что тщательное агрегирование разнообразных и более дешевых моделей может превзойти одну передовую систему.
Реальная реализация
Объединение трех разных моделей открытого чата в качестве предлагающих, а затем использование мощного агрегатора для создания одного безупречного ответа службы поддержки клиентов.
Повышение показателей выполнения инструкций в тестах в стиле AlpacaEval с использованием только моделей с открытым исходным кодом.
Объединение разнообразных предложений кода из нескольких моделей в единую, более надежную реализацию функции.
Запуск конвейера с открытым весом, который приближается к высочайшему качеству для развертывания, чувствительного к конфиденциальности, где данные не могут покинуть серверы компании.
Будущее агрегации смешанных агентов
Ожидайте, что агрегирование в стиле MoA будет распространяться по мере удешевления логического вывода и развития систем оркестрации. Направления исследований включают в себя изучение того, каким предлагающим доверять по каждому запросу (маршрутизации), снижение штрафа за задержку за счет параллельного запуска предлагающих и раннего исключения слабых, а также объединение MoA с агентами, использующими инструменты, чтобы агрегатор объединял не только текст, но и действия и полученные доказательства. По мере распространения открытых моделей их разумное объединение становится все более практичным путем к качеству передового уровня без единой гигантской модели.
Применение на практике
Почему это важно
- Скорость и масштаб. Языковые рабочие процессы могут развиваться быстрее, не жертвуя при этом согласованностью.
- Доступ и охват. Это расширяет доступ к различным языкам и стилям общения.
- Более четкие решения. Команды могут тратить больше времени на принятие решений, в то время как автоматизация занимается повторением.
Следите за
- Галлюцинированные факты могут незаметно войти в отчеты, потоки поддержки или результаты исследований.
- Незамедлительная чувствительность может привести к противоречивым результатам по схожим запросам.
- Конфиденциальные текстовые данные могут быть раскрыты, если контроль доступа слабый.
Следующие шаги
- Перед развертыванием определите выходной формат, тон и стандарты качества.
- Наземные ответы с помощью надежных источников, когда точность имеет значение.
- Обеспечьте контрольную точку человеческого контроля для получения важных результатов.
- Отслеживайте закономерности сбоев и регулярно обновляйте подсказки или рабочие процессы.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the Mixture-of-Agents Aggregation quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое агрегация смеси агентов?
«Смесь агентов» (MoA) — это метод, при котором несколько языковых моделей подготавливают ответы, а затем модель агрегатора объединяет их лучшие идеи в один улучшенный ответ. Это позволяет команде открытых моделей конкурировать или побеждать одну модель высшего уровня.
Какова роль модели агрегатора в «Смеси агентов»?
Агрегатор считывает все ответы кандидатов и генерирует один объединенный ответ более высокого качества.
На какое ключевое свойство LLM опирается документ MoA?
Авторы отмечают, что модели улучшают свои ответы, когда они опираются на проекты других моделей, даже несовершенные.
Чем МСХ отличается от голосования простым большинством голосов?
В отличие от голосования, МСХ не просто выбирает один существующий ответ; он генерирует свежий ответ, который смешивает кандидатов.
Почему разнообразие моделей предлагающих ценно в МСХ?
Разнообразные предложения охватывают большую территорию, предоставляя агрегатору более богатый набор идей для объединения и ошибок для фильтрации.
Какова основная практическая стоимость подхода МСХ?
На каждом уровне добавляется больше вызовов LLM, поэтому MoA тратит дополнительные вычисления и время на улучшение качества ответов.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме