數(shù)量即力量！騰訊揭秘：Agent數(shù)量越多，大語言模型效果越好

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原標題：數(shù)量即力量！騰訊揭秘：Agent數(shù)量越多，大語言模型效果越好
關鍵字：騰訊,性能,任務,方法,模型
文章來源：機器之心
內(nèi)容字數(shù)：4327字

內(nèi)容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部來自騰訊的研究者們做了一個關于 agent 的scaling property（可拓展性）的工作。發(fā)現(xiàn)：通過簡單的采樣投票，大語言模型（LLM）的性能，會隨著實例化agent數(shù)量的增加而增強。其第一次在廣泛的場景下驗證了該現(xiàn)象的普遍性，與其他復雜方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出進一步促成scaling發(fā)揮威力的辦法。論文標題：More Agents Is All You Need
論文地址：https://arxiv.org/abs/2402.05120
代碼地址：https://github.com/MoreAgentsIsAllYouNeed/More-Agents-Is-All-You-Need
本文中，來自騰訊的研究者發(fā)現(xiàn)：只需通過一種簡單的采樣投票法，大語言模型的性能就會隨著實例化 agent 的數(shù)量的增大而增強，呈現(xiàn)scaling property（可拓展性），無需復雜的多 LLM agents 協(xié)作框架以及prompt工程方法的加持。此外，該方法與現(xiàn)有的復雜方交，結(jié)合之后，可進一步增強 LLM，其增強程度與任務難度相關。該論文做

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務平臺