腾讯的研究团队进行了一项关于agent的可拓展性的研究。他们发现,通过简单的采样投票,大型语言模型(llm)的性能随着实例化agent数量的增加而增强。这项研究首次在各种场景中验证了这一现象的普遍性,并与其他复杂方法进行了对比,探讨了这一现象背后的原因,并提出了进一步发挥scaling效应的方法。
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论文标题:More Agents Is All You Need
论文地址:https://arxiv.org/abs/2402.05120
代码地址:https://github.com/MoreAgentsIsAllYouNeed/More-Agents-Is-All-You-Need

论文详细探讨了多种集成LLM的相关研究,其中包括LLM的自集成、异构LLM的集成,以及多个LLM代理协作框架的研究。通过与提出的方法进行对比,可以看出论文进行了更为全面的研究和分析。




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