Optimizing Model Selection for Compound AI Systems

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内容提要

本研究提出了LLMSelector框架,旨在优化复合人工智能系统中的模型选择问题。实验证明,该方法在多代理辩论和自我提升等任务中,准确性提升了5%-70%。

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