オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ | AIDB

背景 LLMは、人の好みに合わせて調整することで、より便利で一貫性のある文章を作れるようになってきました。しかし、モデルのサイズや学習データには限界があり、単純に大きくすることで性能を上げるには莫大な費用がかかります。 一方で、LLMは種類によって得意なことが違います。例えば、複雑な指示に従うのが得意なモデルや、コードを書くのが得意なモデルなどがあります。 そこで、研究者たちは新しいアイデアを思いつきました。それは、異なる得意分野を持つLLMを組み合わせることです。 例えば、複雑な指示を理解するのが得意なモデルと、プログラミングコードを生成するのが上手なモデルを組み合わせれば、より高性能で柔軟になるのではないか、と考えたのです。 これまでにも、複数のLLMを組み合わせて使う方法はいくつか提案されてきました。例えば、出力された文章の順位を変えたり、どのモデルを使うかを選んだりする方法がありま

[misshiki]

“「複数のLLMの長所を組み合わせることで、単一のモデルを超える性能を実現できるのではないか？」...新たなアプローチを開発した。それが「Mixture-of-Agents（MoA）」です。なお、モデルマージとは別の概念です。”

[poad1010]

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[timetrain]

複合型は浪漫。もっと進んでほしい

[shodai]

"MoAは、機械学習の有名な手法であるMixture-of-Experts(MoE)からヒントを得ています。"　同じものかも思ってた。GP超えはにわかには信じがたい。それができるなら人が複数を組み合わせをしてもできるだろう