coprocessamento
A colaboração de inteligências da MassGen adota um modelo de processamento em vários estágios: quando um usuário envia uma tarefa, o sistema distribui a pergunta para todos os modelos de IA configurados, com cada inteligência trabalhando de forma independente, mas monitorando o progresso das outras. Por exemplo, em uma tarefa de perguntas e respostas, diferentes modelos podem gerar suas próprias versões da resposta.
Mecanismos de construção de consenso
O sistema alcança a otimização de resultados por meio de:
- Comparação dos resultados iniciais: coleta de resultados da primeira rodada de cada modelo para validação cruzada
- Anotação de pontos de diferença: identificação automática das principais diferenças entre as respostas
- Otimização iterativa: várias rodadas de discussão entre inteligências para pontos de discordância, que podem ser ajustados por meio do
--consensusO parâmetro (padrão 0,5) controla a rigidez do consenso - Síntese final: os algoritmos de votação ponderada ou de fusão lógica são usados para gerar um resultado unificado
Exemplos típicos de aplicativos
Ao lidar com problemas complexos, como "explicar o entrelaçamento quântico":
- Gêmeos pode se concentrar em representações matemáticas
- O GPT-4o é bom em explicar as coisas em termos leigos
- O sistema combina o melhor dos dois mundos para produzir uma resposta final que seja teoricamente profunda e fácil de entender.
Essa resposta foi extraída do artigoMassGen: um sistema de processamento de tarefas colaborativas com inteligência múltiplaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como funciona o mecanismo de colaboração do corpo multiinteligente da MassGen?
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