Mixture-of-agents

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    Rethinking Mixture-of-Agents: Ist das Mischen verschiedener Large Language Models vorteilhaft?
    Dieses Papier stellt die herkömmliche Weisheit in Frage, verschiedene Large Language Models (LLMs) in Ensemble-Methoden zu mischen. Es stellt Self-MoA vor, einen neuartigen Ansatz, der Ausgaben nur des leistungsstärksten LLM aggregiert, und zeigt dessen Überlegenheit gegenüber dem Standard-Mixture-of-Agents (MoA) in verschiedenen Benchmarks.