コ・プロセシング
MassGenのインテリジェンス・コラボレーションは、多段階処理モデルを採用しています。ユーザーがタスクを送信すると、システムは設定されたすべてのAIモデルに質問を配信し、各インテリジェンスは独立して動作しますが、他のインテリジェンスの進捗状況を監視します。例えば、Q&Aタスクでは、異なるモデルがそれぞれ独自のバージョンの回答を生成することがある。
合意形成メカニズム
このシステムは、次のような方法で結果の最適化を実現する：
- 初期結果の比較：クロスバリデーションのために各モデルの第1ラウンド出力を収集する。
- 相違点アノテーション：回答間の重要な相違点の自動識別
- 反復的最適化：意見の相違がある点について、インテリジェンス間で何度も話し合いを行う。
--consensusパラメータ（デフォルト0.5）は、コンセンサスの厳格さを制御する。 - 最終的な合成：重み付け投票または論理融合アルゴリズムが、統一された結果を生成するために使用される。
代表的な使用例
量子もつれの説明」のような複雑な問題を扱う場合：
- 双子座は数学的表現に重点を置くかもしれない
- GPT-4Oは平易な言葉で説明するのが得意だ。
- このシステムは、理論的に深く、かつ理解しやすい最終的な答えを出すために、両方の長所を兼ね備えている。
この答えは記事から得たものである。MassGen: マルチインテリジェンス協調タスク処理システムについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マスジェネのマルチインテリジェント・ボディ・コラボレーションの仕組みとは？
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