SMoA
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
在大语言模型(LLM)快速发展的背景下,研究者们越来越关注如何通过多代理系统来增强模型性能。 传统的多代理方法虽然避免了大规模再训练的需求,但仍面临着计算效率和思维多样性的挑战。 本文提出的稀疏代理混合(Sparse Mixture-of-Agents, SMoA)框架,通过借鉴稀疏专家混合(Sparse Mixture-of-Experts, SMoE)的设计理念,有效解决了这些问题。
11/13/2024 2:37:30 PM
佚名
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
Meta
用户
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
马斯克
AI创作
智能体
英伟达
Anthropic
论文
代码
AI新词
训练
算法
Stable Diffusion
LLM
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
Claude
苹果
生成式
AI for Science
Agent
神经网络
3D
机器学习
研究
xAI
生成
人形机器人
AI视频
计算
百度
Sora
GPU
华为
AI设计
工具
大语言模型
RAG
搜索
具身智能
字节跳动
大型语言模型
场景
深度学习
预测
视频生成
伟达
视觉
Transformer
AGI
架构
亚马逊
神器推荐
Copilot
应用
DeepMind
特斯拉