MoA颠覆LLM格局开源模型超越GPT4

🤖 MoA：LLM新纪元 🤖

最新一篇名为“Mixture-of-Agents (MoA) Enhances Large Language Model Capabilities”的论文，介绍了一种名为 MoA 的新方法，通过利用多个LLM的优势，显著提升了LLM的能力。

💪 MoA：多模型协同，突破极限 💪

MoA 的核心思想是构建一个分层架构，每一层都包含多个LLM代理。每个代理都以上一层的输出作为辅助信息来生成自己的响应。这种分层结构让每个LLM都能专注于自己的优势，共同完成任务。

💡 LLM协同效应：1+1>2 💡

MoA 利用了LLM的“协同性”现象：即使其他模型的输出质量低于LLM自身的能力，LLM在获得其他模型的输出后也能生成更好的响应。

🚀 MoA架构：层层迭代，精益求精 🚀

第一层LLM独立地生成对提示的响应，这些响应被馈送到下一层的LLM进行改进。

这种迭代改进持续进行多个周期，以获得更强大的最终响应。

最后一层的聚合LLM生成最终输出。

🎯 模型选择：精挑细选，发挥最大效能 🎯

MoA 架构中，每个LLM层的模型选择基于以下两个标准：

性能指标：通过模型在第i层的胜率来确定其是否适合第i+1层。

模型输出的多样性：不同的模型比相同模型贡献更多。

🧠 聚合LLM：整合信息，提升质量 🧠

分析表明，聚合LLM不仅选择了一个提案者的输出，而是综合了提案者的输出信息。聚合输出与提案者输出的相似性与提案者输出的质量得分之间存在正相关关系。