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原標(biāo)題：中科院張家俊團(tuán)隊(duì)最新綜述，談大模型研究的新領(lǐng)域：多模型協(xié)作
關(guān)鍵字：模型,方法,參數(shù),語(yǔ)言,提示
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夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | Richard“沒(méi)有什么是一個(gè)大模型不能解決的。如果不能，那就兩個(gè)！”這并不是一句玩笑話，而是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)熱門趨勢(shì)。最近，中科院張家俊老師團(tuán)隊(duì)發(fā)表的一篇綜述，揭開了大語(yǔ)言模型研究的新篇章 —— 多模型協(xié)作。
想象一下，如果能讓ChatGPT、Claude和GPT-4這樣的”AI大咖”攜手合作，會(huì)擦出什么樣的火花？這篇綜述告訴我們，科學(xué)家們正在探索三種讓AI模型”抱團(tuán)取暖”的絕妙方法：合并、集成 和 協(xié)同。
合并就像是給模型們開了一場(chǎng)”超級(jí)頭腦風(fēng)暴”，將多個(gè)模型的”大腦”融合成一個(gè)更強(qiáng)大的超級(jí)大腦；集成則是舉辦一次”AI智慧投票大會(huì)”，讓多個(gè)模型集思廣益，共同做出決策；而協(xié)同更像是組建了一支”AI夢(mèng)之隊(duì)”，每個(gè)隊(duì)員都有自己的專長(zhǎng)，通力合作完成復(fù)雜任務(wù)。
這些花樣百出的協(xié)作方法不僅能讓模型變得更聰明，還能幫它們學(xué)會(huì)”省錢省力”。比如，通過(guò)合作，模型們可以更高效地處理信息，減少計(jì)算資源的浪費(fèi)。它們還能互相”補(bǔ)課”，彌補(bǔ)各自的知識(shí)盲區(qū)，實(shí)現(xiàn)1+1>2的效果。
但是，這條”抱團(tuán)”之路也并非一帆風(fēng)順。如何讓不同”個(gè)性”的模型和諧共處？如何在保證效率的同時(shí)不犧牲準(zhǔn)確

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