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Esta publicación explora el marco X-MAS, que investiga los beneficios de usar diversos Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) dentro de sistemas multiagente (MAS). Detalla X-MAS-Bench, un banco de pruebas integral que evalúa 27 LLMs en 5 dominios y 5 funciones de MAS, revelando que ningún LLM individual sobresale universalmente. Basándose en estos hallazgos, el artículo demuestra mejoras significativas en el rendimiento (hasta 47-63% en problemas matemáticos desafiantes) al pasar de MAS homogéneos a configuraciones heterogéneas, destacando el potencial de aprovechar la inteligencia colectiva de diversos LLMs.
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