Los investigadores de Tencent publicaron recientemente un artículo que revela nuevas formas de mejorar el rendimiento de modelos de lenguaje grandes. El estudio encontró que al integrar múltiples modelos de lenguajes pequeños (LLM), el rendimiento general del modelo se puede mejorar significativamente sin la necesidad de marcos de colaboración complejos, superando incluso un único LLM grande. El artículo profundiza en este hallazgo y propone dos estrategias de optimización: muestreo y votación por pasos, y muestreo y votación estratificados, para mejorar aún más la eficiencia y precisión del modelo. Esta investigación proporciona nuevas ideas para el desarrollo de modelos de lenguaje grandes y señala la dirección para la construcción y optimización de modelos futuros.
Los investigadores de Tencent han descubierto que el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes aumentará a medida que aumente el número de agentes instanciados, sin la necesidad de un marco de colaboración complejo de múltiples agentes LLM. Los resultados experimentales muestran que conjuntos de múltiples LM pequeños pueden superar el rendimiento de LM más grandes. El artículo explora la relación entre la mejora del rendimiento y la dificultad del problema y propone dos estrategias de optimización: muestreo y votación graduales, y muestreo y votación estratificados.
Los resultados de la investigación son de gran importancia y proporcionan nuevas direcciones e ideas para la optimización de grandes modelos lingüísticos. En el futuro, a través de más investigaciones y mejoras de estas dos estrategias de optimización, el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes se podrá mejorar y aplicar en una gama más amplia de campos. Esto promoverá el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial y brindará más posibilidades a todos los ámbitos de la vida.