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Ce billet explore le cadre X-MAS, qui étudie les avantages de l'utilisation de divers grands modèles linguistiques (LLM) au sein de systèmes multi-agents (MAS). Il détaille X-MAS-Bench, un banc d'essai complet évaluant 27 LLM dans 5 domaines et 5 fonctions MAS, révélant qu'aucun LLM unique n'excelle universellement. S'appuyant sur ces résultats, l'article démontre des améliorations significatives des performances (jusqu'à 47-63 % sur des problèmes mathématiques difficiles) lors du passage de MAS homogènes à des configurations hétérogènes, soulignant le potentiel de l'exploitation de l'intelligence collective à partir de divers LLM.
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