Together AI推出一种名为“Mixture-of-Agents”（MoA，即代理混合）的新颖方法，它通过结合多个大语言模型（LLMs）的集体智慧来增强单个模型的能力。例如，如果有多个专家在团队中，每个专家都有自己擅长的领域，通过合作，他们可以共同解决更复杂的问题。MoA的原理与此类似，它通过让不同的LLMs在多层结构中相互协作，每一层的模型都利用前一层所有模型的输出来生成更好的回答。
例如，你想要解答一个关于历史的问题，比如“法国大革命的主要原因是什么？”一个LLM可能提供关于社会不满的解释，另一个可能强调经济问题，第三个可能提到启蒙思想的影响。MoA将这些不同的视角和信息综合起来，提供一个更全面、多维度的答案。论文还展示了MoA在实际任务中的表现，例如在AlpacaEval 2.0评估中，MoA使用开源LLMs取得了65.1%的得分，相比GPT-4 Omni的57.5%有显著提升。这表明MoA通过结合不同模型的优势，能够生成更高质量的回答。
主要功能：
- 增强生成质量：MoA通过迭代的方式，利用多个LLMs的输出来生成更准确、更全面的回答。
- 提升性能：MoA在多个评估基准上实现了超越现有最先进模型的性能。
主要特点：
- 层次化结构：MoA采用多层结构，每层由多个LLM代理组成。
- 迭代协作：每一层的代理都会利用前一层所有代理的输出作为辅助信息。
- 性能提升：MoA在AlpacaEval 2.0、MT-Bench和FLASK等评估基准上取得了新的最佳性能。
工作原理：
- 独立生成：在第一层，每个LLM代理独立生成对给定提示的回答。
- 迭代细化：随后的层使用前一层所有代理的回答来进一步细化和改进生成的内容。
- 聚合与合成：通过一个聚合和合成的过程，将多个代理的回答整合成一个高质量的输出。
具体应用场景：
- 复杂问题解答：MoA可以用于解答需要多步骤推理或多方面知识的问题。
- 多语言理解与生成：MoA能够处理涉及多种语言或领域特定语言的任务。
- 教育与培训：MoA可以作为教育工具，帮助学生学习复杂的概念或技能。
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