大模型-MoA方法尝试
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。发表于：。Together是想通过多个臭皮匠来顶一个诸葛亮，但是达到的效果是多个臭皮匠顶不了诸葛亮，只能达到多个臭皮匠中最强的那个臭皮匠的能力，再多的臭皮匠得出的结论99%也是臭皮匠的结论，只不过是5条臭皮匠的结论变成了10条。在大模型中，最重要的还是模型本身，其次是提示词，再次才是工程化，想通过工程化来提高模型回复的能力，这条路走的注定比前面两条路要更难。
该论文介绍了一种名为混合代理（MoA）的方法，通过多个代理之间的协作来提升大型语言模型的能力。然而，与MetaGPT相比，该方法的效果较差，因为MetaGPT的每个Agent都有经过精心编写的提示词。
