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小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性 | AIDB
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小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性 | AIDB
大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスを向上させる極めてシンプルな方法を発見したと報告されていま... 大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスを向上させる極めてシンプルな方法を発見したと報告されています。その方法とは、複数のエージェントを生成し、それらの結果を投票によって集計するというものです。既存の複雑なLLM強化手法とは異なる考え方です。 実験では、タスクの難易度と本方法論の効果の大きさが相関関係にあることが示されました。そして、エージェント数のスケーリング則(増やせば増やすほど性能が向上する法則)の可能性について詳細に調べられています。