Um novo estudo de pesquisadores da Cornell acaba de descobrir que aumentar o número de agentes de inteligência artificial colaborando em um problema pode melhorar significativamente o desempenho.
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- Os pesquisadores criaram muitos agentes de um modelo de IA e fizeram com que cada um trabalhasse em um problema de forma independente.
- As respostas dos agentes foram então combinadas usando um sistema de votação para determinar a melhor solução geral.
- Aumentar o número de agentes aumentou a precisão em tarefas usando vários LLMs (Modelos de Linguagem Grande) como Llama e GPT.
- Um LLM menor poderia corresponder ou superar um maior aumentando o número de agentes, com um modelo Llama de 13B parâmetros superando uma versão de 70B em algumas tarefas.
Este estudo mostra que há uma maneira simples e eficaz de tornar os sistemas de IA mais inteligentes: a união faz a força. À medida que o poder de computação e as habilidades continuam a crescer, automatizar quantidades ilimitadas de agentes para concluir tarefas pode levar a aumentos impressionantes nas capacidades.
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