オープンソースモデルでも力を合わせれば先端モデルに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ | AIDB
LLMが進化を続ける中、一つの疑問が浮かび上がってきました。「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？」この問いに答えるべく、研究者たちは新たなアプローチを開発しました。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。 参照論文情報 タイトル：Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities 著者：Junlin Wang, Jue Wang, Ben Athiwaratkun, Ce Zhang, James Zou 所属：Together AI, Duke University, University of Chicago, Stanford University 背景 LLMは、人の好みに合わせて調整することで、より便
GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開 | AIDB
GPT-4、Bard、Claude2などの異なる大規模言語モデル（LLM）が円卓を囲んで議論すると、より高精度な回答が得られることが研究報告されました。 このような「異種LLMs円卓会議」のアプローチは、各モデルの強みを活かし、弱点を補完することで、全体としての推論能力を向上させる可能性があります。 （さらに素晴らしいに、）この”異種LLMs円卓会議ツール”は公開されており、研究者や開発者が容易にこの手法を試すことができます。 この記事では、この興味深い研究とその実用ツールについて詳しく解説します。そして記事の最後には、Xで騒ぎになった「あの作品との類似性」についても考察します。 参照論文情報 タイトル：ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among Diverse LLMs 著者：Justi
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