Les chercheurs de Tencent ont récemment publié un article révélant de nouvelles façons d'améliorer les performances des grands modèles de langage. L'étude a révélé qu'en intégrant plusieurs petits modèles de langage (LLM), les performances globales du modèle peuvent être considérablement améliorées sans avoir besoin de cadres de collaboration complexes, dépassant même un seul grand LLM. L'article développe ces résultats et propose deux stratégies d'optimisation : l'échantillonnage et le vote par étapes, et l'échantillonnage et le vote stratifiés, pour améliorer encore l'efficacité et la précision du modèle. Cette recherche fournit de nouvelles idées pour le développement de grands modèles de langage et indique l'orientation de la construction et de l'optimisation futures des modèles.
Les chercheurs de Tencent ont découvert que les performances des grands modèles de langage augmenteront à mesure que le nombre d'agents instanciés augmentera, sans avoir besoin d'un cadre de collaboration multi-agents LLM complexe. Les résultats expérimentaux montrent que des ensembles de plusieurs petits LM peuvent surpasser les performances de plus grands LM. L'article explore la relation entre l'amélioration des performances et la difficulté du problème, et propose deux stratégies d'optimisation : l'échantillonnage et le vote progressifs, et l'échantillonnage et le vote stratifiés.
Les résultats de la recherche sont d'une grande importance et fournissent de nouvelles orientations et idées pour l'optimisation des grands modèles de langage. À l’avenir, grâce à des recherches plus approfondies et à l’amélioration de ces deux stratégies d’optimisation, les performances des grands modèles de langage pourront être mieux améliorées et appliquées dans un plus large éventail de domaines. Cela favorisera le développement de la technologie de l’intelligence artificielle et apportera davantage de possibilités à tous les horizons.