Hintergrund
Einzelne KI-Modelle haben oft perspektivische Grenzen, wenn es um interdisziplinäre Komplexität geht.MassGen's Multi-Intelligenz Körper Synergie-Mechanismus wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen.
Verfahren
- Modellauswahl:Geben Sie z. B. mit dem Parameter -models Kombinationen von Modellen mit verschiedenen Spezialitäten an:
--models gemini-1.5-pro gpt-4-turbo
Zwillinge sind gut im logischen Denken und GPT-4 ist gut in kreativer Analyse - Konsens-Konfiguration:Einrichten in einer YAML-Datei
consensus: 0.6die mindestens 2 von 3 Intelligenzen erfordert, um einen Konsens zu erreichen - Aufschlüsselung der Mission:Das System unterteilt "Analysieren Sie die Auswirkungen der neuen Kronen-Epidemie auf die Weltwirtschaft" automatisch in:
- Veränderungen in der medizinischen Industrie
- Unterbrechung der Lieferkette
- Verbreitung der Telearbeit - Validierung der Ergebnisse:ausnutzen
--log-level DEBUGBetrachten Sie den intermediären Argumentationsprozess jeder Intelligenz
fortgeschrittene Fähigkeit
Erstellen Sie benutzerdefinierte Toolskripte und integrieren Sie professionelle Berechnungstools wie Wolfram Alpha in massgen/tools.py, um die quantitative Analyse zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMassGen: ein kollaboratives Multi-Intelligenz-AufgabenverarbeitungssystemDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man mit MassGen eine umfassende multiperspektivische Analyse komplexer Probleme?
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