开源创新框架MoA,可极大增强大模型的能力

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开源创新框架MoA,可极大增强大模型的能力
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重点标签 MoA框架AIGC大语言模型开源模型资源优化

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Together AI开源的创新框架Mixture-of-Agents(MoA)在提升大模型生成内容能力和安全性方面取得显著成果,同时降低了对AI算力的需求。在AlpacaEval 2.0等多个基准测试中,MoA表现出色,得分高达65.1%,超过OpenAI的GPT-4o(57.5%),即使在开源大模型条件下也保持优势。MoA的架构由多个代理层组成,每层包含多个大模型代理,它们独立工作但紧密协作,通过深入分析前一层输出生成精准全面回答。代理分为提议者和聚合器,前者生成有用参考响应,后者整合高质量输出,充分发挥各模型长处,弥补不足。

MoA在大模型鲁棒性方面表现突出,通过多模型代理协作减少不确定性,提供稳定可靠输出,对医疗咨询、法律服务等高可靠性领域尤为重要。资源优化方面,MoA智能选择组合代理模型输出,在保持高性能的同时减少计算资源需求,使大模型在资源受限环境如手机、平板等也能发挥作用。MoA的开源地址和论文地址分别为https://github.com/togethercomputer/moa?tab=readme-ov-file和https://arxiv.org/abs/2406.04692。

MoA框架特点:
1. 多代理层架构:MoA由多个代理层组成,每层包含多个大模型代理,独立工作但紧密协作。
2. 深入分析与综合:代理层对前一层输出进行深入分析和综合,生成精准全面回答。
3. 提议者与聚合器角色分配:提议者生成有用参考响应,聚合器整合高质量输出,发挥各模型长处,弥补不足。
4. 性能指标与多样性考虑:选择每层大模型时,基于性能指标和多样性考虑,确保输出相互补充。
5. 鲁棒性提升:多模型代理协作减少不确定性,提供稳定可靠输出,适用于高可靠性领域。
6. 资源优化:智能选择组合代理模型输出,减少计算资源需求,使大模型在资源受限环境也能发挥作用。

MoA框架的开源和创新为大语言模型(LLM)的发展和应用落地提供了新的思路和解决方案,有助于推动AIGC领域的进一步发展。

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原文作者: AIGC开放社区

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