Cet article analyse les progrès révolutionnaires réalisés par les petits modèles hybrides dans le domaine de l’intelligence artificielle conversationnelle. La recherche montre que le travail collaboratif de plusieurs petits modèles peut atteindre, voire dépasser les performances des grands modèles de langage, ce qui fournit de nouvelles idées pour le développement du domaine de l'intelligence artificielle. Le modèle hybride a permis une collaboration efficace entre les modèles grâce à un mécanisme de réponse conditionnelle, et a finalement obtenu d'excellents résultats lors des tests utilisateurs et a même obtenu de bons résultats en termes de fidélisation des utilisateurs, ce qui a pleinement démontré l'énorme potentiel de la collaboration sur les modèles. Ce qui suit est une analyse détaillée du contenu pertinent :
Les performances du mélange de plusieurs petits modèles dans le domaine de l'intelligence artificielle conversationnelle sont comparables à celles des grands modèles, prouvant l'importance de la collaboration entre modèles. Grâce à des réponses conditionnées, un modèle unique peut apprendre les capacités d'autres systèmes. Lors de tests utilisateur réels, le modèle hybride a surpassé le grand modèle ChatGPT d'OpenAI et avait des taux de rétention des utilisateurs plus élevés.En résumé, le succès des petits modèles hybrides ouvre une nouvelle direction pour le développement de l’intelligence artificielle, et ses avantages en termes d’expérience utilisateur et de performances méritent qu’on s’y attarde. À l’avenir, la technologie de collaboration modèle devrait jouer un rôle important dans davantage de domaines et favoriser les progrès continus de la technologie de l’intelligence artificielle. Cela souligne également l’importance de la flexibilité et de la collaboration dans le domaine de l’intelligence artificielle, plutôt que de simplement rechercher un modèle de grande taille.