Исследователи Tencent недавно опубликовали статью, раскрывающую новые способы повышения производительности больших языковых моделей. Исследование показало, что за счет интеграции нескольких малых языковых моделей (LLM) общая производительность модели может быть значительно улучшена без необходимости использования сложных инфраструктур совместной работы, даже превосходя одну большую LLM. В документе развиваются эти выводы и предлагаются две стратегии оптимизации: пошаговая выборка и голосование и стратифицированная выборка и голосование для дальнейшего повышения эффективности и точности модели. Это исследование дает новые идеи для разработки больших языковых моделей и указывает направление будущего построения и оптимизации моделей.
Исследователи Tencent обнаружили, что производительность больших языковых моделей будет увеличиваться по мере увеличения числа экземпляров агентов без необходимости создания сложной структуры совместной работы с несколькими LLM-агентами. Экспериментальные результаты показывают, что ансамбли из нескольких небольших LM могут превосходить производительность более крупных LM. В статье исследуется взаимосвязь между улучшением производительности и сложностью задачи и предлагаются две стратегии оптимизации: постепенная выборка и голосование и стратифицированная выборка и голосование.
Результаты исследования имеют большое значение и открывают новые направления и идеи для оптимизации больших языковых моделей. В будущем, благодаря дальнейшим исследованиям и совершенствованию этих двух стратегий оптимизации, производительность больших языковых моделей можно будет улучшить и применить в более широком диапазоне областей. Это будет способствовать развитию технологий искусственного интеллекта и откроет больше возможностей во всех сферах жизни.