テクノロジー・アーキテクチャにおけるイノベーションの価値
ディープジェミニの技術的強みは主に3つのレベルにある：
- スケジューリングエンジン::
- 採用有向無サイクルグラフ（DAG）条件分岐と並列実行をサポートするスケジューリングモデル
- 各ステップごとに微分パラメータを設定可能（例：温度=0.7は特定のモデルでのみ有効）
- 内蔵
step_typeタグ付けによりセマンティックなプロセス制御が可能に
- インターフェースの互換性::
- OpenAI API仕様と完全に互換性があるため、エンドポイントを変更することで既存のアプリケーションにアクセスすることができる。
- ストリーミング・レスポンス(SSE)によるリアルタイムのトークン・リターンのサポート
- プロバイダー間のAPIの違いを自動的に処理（クロードのメッセージフォーマット変換など）
- 共同学習::
- ディスカッショングループ機能により、モデル間のディベートベースのやり取りを可能にする（少なくとも2つのロールを設定する必要がある）
- SWOT分析や役割ポジションの自動割り当てなど、プリセットモデルに対応
- 対話履歴の永続的な保存で遡及的な分析が容易に
重要なのは、複数のモデル呼び出しが関係するためAPIコストは指数関数的に増加する可能性がある要所要所で振り付け機能を使うことをお勧めする。
この答えは記事から得たものである。DeepGemini: タスクのマルチモデルオーケストレーションとAPIインターフェースへのカプセル化について
