J'ai reçu aujourd'hui une notification intéressante : le compte officiel du projet d'IA multi-modèles, qui mise sur le long, a soudainement liké l'un de mes posts datant de quelques jours. Jusqu'à présent, c'était surtout leur communauté chinoise qui s'occupait des interactions, mais cette fois, le compte officiel s'en est chargé directement. J'imagine que l'équipe a recruté des traducteurs pour suivre les discussions dans chaque communauté linguistique.
Profitons-en pour évoquer leur mécanisme de consensus multi-modèles. Pour résumer, il ne s'agit pas de laisser un seul modèle d'IA décider, mais de faire tourner plusieurs modèles sur le même problème et de produire un résultat via un algorithme de consensus. Ce genre de conception s'inscrit parfaitement dans une logique décentralisée : faible risque de point de défaillance unique et, en théorie, fiabilité accrue des résultats. Après tout, un modèle peut raconter n'importe quoi, mais il est bien moins probable que plusieurs modèles aient des hallucinations en même temps.
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SybilAttackVictim
· 12-05 11:32
Le like officiel, ça devient intéressant.
Le consensus multi-modèles, ça sonne sophistiqué, mais est-ce vraiment applicable ?
Il est déjà arrivé que les modèles hallucinent ensemble.
Je pense qu’il faut surtout voir les résultats concrets en conditions réelles.
J'ai reçu aujourd'hui une notification intéressante : le compte officiel du projet d'IA multi-modèles, qui mise sur le long, a soudainement liké l'un de mes posts datant de quelques jours. Jusqu'à présent, c'était surtout leur communauté chinoise qui s'occupait des interactions, mais cette fois, le compte officiel s'en est chargé directement. J'imagine que l'équipe a recruté des traducteurs pour suivre les discussions dans chaque communauté linguistique.
Profitons-en pour évoquer leur mécanisme de consensus multi-modèles. Pour résumer, il ne s'agit pas de laisser un seul modèle d'IA décider, mais de faire tourner plusieurs modèles sur le même problème et de produire un résultat via un algorithme de consensus. Ce genre de conception s'inscrit parfaitement dans une logique décentralisée : faible risque de point de défaillance unique et, en théorie, fiabilité accrue des résultats. Après tout, un modèle peut raconter n'importe quoi, mais il est bien moins probable que plusieurs modèles aient des hallucinations en même temps.