એલએલએમ એન્સેમ્બલ અનેક મોટા ભાષા મોડલના આઉટપુટને જોડે છે જેથી કોઈ એક મોડલની તુલનામાં વધુ મજબૂત પરિણામ મળે. આ વિચાર પરંપરાગત મશીન-લર્નિંગ એન્સેમ્બલિંગમાંથી આવે છે, જ્યાં વિવિધ મોડલ વચ્ચે સરેરાશ અથવા મતદાન variance ઘટાડે છે અને વ્યક્તિગત ભૂલને રદ કરે છે. જનરેટિવ મોડલ્સ પર લાગુ કરવામાં, એન્સેમ્બલિંગનો અર્થ મિશ્રણ, મતદાન અથવા પ્રતિસાદ વચ્ચે માર્ગદર્શન હોઈ શકે છે. આંકડાકીય એન્સેમ્બલિંગ આઉટપુટને એક સંકલિતમાં મર્જ કરે છે - મજબૂતીમાં સુધારો કરે છે પરંતુ વ્યક્તિગત તર્ક અને મોડલ વચ્ચેના કોઈપણ અસહમતિને રદ કરે છે. Argumentree.AI એક અલગ દૃષ્ટિકોણ લે છે: આઉટપુટને સરેરાશ કરવા બદલે, તે દરેક મોડલના વ્યક્તિગત દલીલને જાળવે છે અને દરેક ઉપલબ્ધ મોડલને દરેક અન્ય મોડલના દલીલને રેટ કરવા માટે કહે છે, અસહમતિને મસકરાવા બદલે દૃષ્ટિમાં રાખે છે. કોઈપણ પ્રકારની એન્સેમ્બલિંગ ટોકન ખર્ચ અને વિલંબ ઉમેરે છે કારણ કે તે અનેક મોડલ ચલાવે છે - તે એક વાસ્તવિક મજબૂતીની તકનીક છે જેનો વાસ્તવિક ખર્ચ છે, તે મફત અપગ્રેડ નથી, અને તે એવા પ્રશ્નો માટે શ્રેષ્ઠ છે જ્યાં એક વિશ્વસનીય એકલ મોડલની ભૂલ પકડવી વધારાના કમ્પ્યુટ માટે મૂલ્યવાન છે.
એલએલએમ એન્સેમ્બલ અનેક ભાષા મોડલને જોડે છે જેથી તેમના સ્વતંત્ર ભૂલ રદ થાય. આંકડાકીય એન્સેમ્બલિંગ આઉટપુટને એકમાં મિશ્રિત કરે છે - Argumentree.AI દરેક મોડલના દલીલને દૃષ્ટિમાં રાખે છે અને પિયર-રેટેડ કરે છે.
એક એલએલએમ એન્સેમ્બલ અનેક મોડલને પૂછે છે અને મજબૂતી માટે તેમને જોડે છે. પરંપરાગત એન્સેમ્બલિંગ આઉટપુટને એક મિશ્રિત જવાબમાં સરેરાશ અથવા મતદાન કરે છે. Argumentree.AI તેના બદલે દરેક મોડલના વ્યક્તિગત દલીલને જાળવે છે અને મોડલને એકબીજાને રેટ કરવા માટે કહે છે - જેથી અસહમતિ દૃષ્ટિમાં રહે. બંને રીતે, અનેક મોડલ ચલાવવું એકની તુલનામાં વધુ ખર્ચાળ છે.
એન્સેમ્બલિંગ મશીન લર્નિંગમાં સૌથી જૂના વિશ્વસનીયતા કૌશલ્યોમાંનું એક છે: એક જ મોડલ પર વિશ્વાસ કરવા બદલે, તમે અનેકને જોડો છો. કારણ કે વિવિધ મોડલ ભિન્ન ભૂલો કરે છે, તેમના આગ્રહોને મિશ્રિત કરવાથી variance ઘટે છે અને વ્યક્તિગત ભૂલો રદ થાય છે. રેન્ડમ ફોરેસ્ટ અને ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ એ એન્સેમ્બલ છે; ત્રણ લોકોને પૂછવું અને બહુમતીનો જવાબ લેવું પણ એન્સેમ્બલ છે.
એક એલએલએમ એન્સેમ્બલ મોટા ભાષા મોડલ્સ પર સમાન વિચાર લાગુ કરે છે. તમે અનેક મોડલને પૂછો છો - આદર્શ રીતે વિવિધ ડેટા પર વિવિધ આર્કિટેક્ચર પર તાલીમ આપેલા - અને તેઓ શું ઉત્પન્ન કરે છે તે જોડો છો. જ્યારે સ્વતંત્ર મોડલ એકસાથે આવે છે, ત્યારે તે સહમતિ એક અર્થપૂર્ણ વિશ્વાસ સંકેત છે. જ્યારે તેઓ અલગ પડે છે, ત્યારે તમે એક પ્રશ્ન શોધી લીધો છે જે ખરેખર અનિશ્ચિત છે, જે એક જ મોડલ ખોટા વિશ્વાસ સાથે છુપાવશે.
તમે મોડલને કેવી રીતે જોડો તે જ સ્થળે અભિગમો અલગ પડે છે. પરંપરાગત માર્ગ આંકડાકીય છે: આઉટપુટને સરેરાશ કરો, બહુમતી મત લો, અથવા "શ્રેષ્ઠ" મોડલ તરફ માર્ગદર્શન કરો. તે બધું એક સંકલિત પરિણામમાં મર્જ કરે છે.
આંકડાકીય સંકલન આઉટપુટને મિશ્રિત કરે છે - એક જ જવાબમાં સરેરાશ અથવા મતદાન, વ્યક્તિગત તર્કને બાજુમાં રાખે છે
આ એક જ લેબલ અથવા સ્કોર માટે આદર્શ છે, પરંતુ તે છુપાવે છે કે કયો મોડેલ શું અને શા માટે કહ્યું
Argumentree.AI દરેક મોડેલના વ્યક્તિગત તર્કોને સરેરાશ કરવા બદલે જાળવે છે
પ્રત્યેક ઉપલબ્ધ મોડેલ પછી દરેક અન્ય મોડેલના તર્કોને રેટ કરે છે (સાથી રેટિંગ)
વિરોધ દેખાય છે - તમે સ્પર્ધાત્મક દાવો અને મોડેલ કયા સ્થળે વિભાજિત થાય છે તે ચોક્કસ રીતે જુઓ
પૂછો "શું આ માઇગ્રેશન યોજના ઉત્પાદનમાં ચલાવવા માટે સુરક્ષિત છે?" એક આંકડાકીય એન્સેમ્બલ મોડલને "72% સુરક્ષિત" સ્કોરમાં સરેરાશ કરી શકે છે - સ્વચ્છ, પરંતુ તમે જાણતા નથી કેમ. એક જાળવેલી દલીલની પદ્ધતિ તમને બતાવે છે કે મોટાભાગના મોડલોએ સમાન રોલબેક ગેપને ફ્લેગ કર્યું જ્યારે એકે એક અલગ લોકિંગ ચિંતાને ઉઠાવ્યું જે અન્યોએ ચૂકી દીધું. મિશ્રિત સ્કોરે તે બે દલીલને છુપાવી દીધું જે ખરેખર મહત્વની છે.
તમે તેમને કેવી રીતે પણ જોડો, એક એન્સેમ્બલ અનેક મોડલ ચલાવે છે, તેથી તે એક જ કોલ કરતાં વધુ ટોકન ખર્ચ કરે છે અને વિલંબ ઉમેરે છે. અને તે કશુંપણમાંથી જ્ઞાન બનાવતું નથી:
Argumentree.AI એન્સેમ્બલની મજબૂતીના ફાયદાને જાળવે છે જ્યારે તર્કને સરેરાશ કરતું નથી.
કેટલાક મોડેલ સ્વતંત્ર રીતે જવાબ આપે છે - વિવિધતા જ મુદ્દો છે
વ્યક્તિગત પ્રો/કોન તર્કો જવાબદાર રહે છે, સરેરાશમાં મિશ્રિત નથી
પ્રત્યેક ઉપલબ્ધ મોડેલ દરેક અન્ય મોડેલના તર્કોને રેટ કરે છે
તમે સહમતીને વિશ્વાસ તરીકે અને વિભાજનને વાસ્તવિક પ્રશ્ન તરીકે જુઓ
LLM એન્સેમ્બલ અનેક ભાષા મોડલના આઉટપુટને સંયોજિત કરે છે જેથી એક જ મોડલની તુલનામાં વધુ મજબૂત પરિણામ પ્રાપ્ત થાય. આ વિચાર પરંપરાગત મશીન લર્નિંગ એન્સેમ્બલિંગમાંથી ઉધાર લેવામાં આવ્યો છે - જ્યાં વિવિધ મોડલ્સ વચ્ચે સરેરાશ અથવા મતદાન variance અને વ્યક્તિગત ભૂલોને ઘટાડે છે - જનરેટિવ મોડલ્સ પર લાગુ કરીને, તેમના પ્રતિસાદો વચ્ચે મિશ્રણ, મતદાન અથવા માર્ગદર્શન દ્વારા.
એક જ મોડલ તમને એક જ દૃષ્ટિકોણ આપે છે જેમાં એક જ બ્લાઈન્ડ સ્પોટ્સનો સેટ હોય છે. એક એન્સેમ્બલ અનેક મોડલ્સને પૂછે છે - જે ઘણીવાર વિવિધ ડેટા અને વિવિધ આર્કિટેક્ચર્સ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે - જેથી તેમના સ્વતંત્ર ભૂલો ભાગે રદ થાય છે. જ્યારે મોડલ્સ એકસાથે આવે છે, ત્યારે તે સંમતિ એક વિશ્વાસ સંકેત છે; જ્યારે તેઓ વિભાજિત થાય છે, ત્યારે તમે એક ખરેખર અનિશ્ચિત પ્રશ્નને સપાટી પર લાવ્યું છે જે એક મોડલ છુપાવ્યું હોત.
પરંપરાગત આંકડાકીય એન્સેમ્બલિંગ ચોક્કસ રીતે એ જ કરે છે - તે સરેરાશ કરે છે, મતદાન કરે છે, અથવા અન્ય રીતે આઉટપુટને એક મિશ્રિત પરિણામમાં મર્જ કરે છે. તે મજબૂતીમાં સુધારો કરે છે પરંતુ વ્યક્તિગત તર્કને ફેંકી દે છે: તમને એક સમતલ જવાબ મળે છે અને કઈ મોડલે શું અને કેમ કહ્યું તે જોવા મળે છે. આ વેપાર એક જ લેબલ અથવા સ્કોર માટે સારું છે, પરંતુ જ્યારે વિવાદ પોતે જ તે સમજ છે જે તમને જોઈએ છે ત્યારે મર્યાદિત છે.
આઉટપુટને એક મિશ્રિત જવાબમાં સરેરાશ કરવા બદલે, Argumentree.AI દરેક મોડલના વ્યક્તિગત દલીલને જાળવે છે અને પછી દરેક ઉપલબ્ધ મોડલને અન્ય દરેક મોડલના દલીલને રેટ કરવા માટે કહે છે. વિવાદ દૃશ્યમાન રહે છે અને મિશ્રિત થતું નથી, તેથી તમે માત્ર એક સંકલિત સ્કોર જ નહીં, પરંતુ વાસ્તવિક સ્પર્ધાત્મક દાવાઓ અને જ્યાં મોડલ્સ વિભાજિત થાય છે તે જોઈ શકો છો.
એન્સેમ્બલિંગ અનેક મોડલ્સ ચલાવે છે, તેથી તે એક જ કોલ કરતાં વધુ ટોકન ખર્ચ કરે છે અને વિલંબ ઉમેરે છે - તે જાદુ નથી અને મફત નથી. તે ઉચ્ચ-દાંતોના પ્રશ્નો માટે ફાયદાકારક છે જ્યાં એક જ મોડલની વિશ્વાસપૂર્વકની ભૂલ પકડવી, અથવા જાણવું કે દાવો કેટલો વિવાદાસ્પદ છે, તે વધારાના કમ્પ્યુટ કરતાં વધુ મૂલ્યવાન છે. નીચા-દાંતોના નિયમિત પ્રશ્નો માટે એક જ મોડલ સામાન્ય રીતે યોગ્ય કોલ છે.
અસહમતિને સરેરાશ ન કરો. દરેક મોડલના દલીલને જુઓ અને તેઓ એકબીજાને કેવી રીતે રેટ કરે છે.
મફત શરૂ કરો