Решение MAGICORE: фреймворк для многоагентной итерации для тонкой настройки

Технология многократной итерации

Тестовые стратегии агрегации, вроде генерации и комбинирования нескольких ответов, могут улучшить производительность LLM, но сталкиваются с убывающей отдачей. Рефинемент представляет собой альтернативу, где обратная связь модели используется для улучшения ответов итеративно.

Преимущества MAGICORE

MAGICORE решает проблему избыточного рефинемента, разделяя задачи на простые и сложные и применяя грубую агрегацию и итеративный многоагентный рефинемент. Система использует три агента— Решатель, Рецензент и Улучшитель—усиленных оценками модели вознаграждения для локализации ошибок и обратной связи. MAGICORE превосходит методы вроде Self-Refine и Best-of-k на нескольких наборах данных по математическому рассуждению.

Эффективное использование ИИ в бизнесе

Используйте решения на основе ИИ постепенно, начиная с небольших проектов, и анализируйте их результаты. MAGICORE является адаптивным фреймворком, который улучшает производительность и эффективность многошагового рассуждения в LLM, предлагая интеллектуальную агрегацию тестовых данных и рефинемент.

На опыте и данных вы можете расширять автоматизацию и совершенствовать процессы, исходя из ключевых показателей эффективности.