开源创新框架MoA，可极大增强大模型的能力

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文章摘要

【关键词】 AI框架、Mixture-of-Agents、鲁棒性、资源优化、多任务学习

Together AI，一个专注于AIGC领域的专业社区，最近开源了一个创新的框架——Mixture-of-Agents（MoA），旨在提升大语言模型（LLM）的生成内容能力和安全性，同时降低对AI算力的需求。

MoA的架构由多个代理层组成，每层包含若干个大模型代理，它们独立工作但紧密协作。在每一层中，代理不仅接收输入并生成输出，还会对前一层的输出进行深入分析和综合，以生成更精准全面的回答。MoA中的代理分为提议者和聚合器两种角色，提议者生成有用的参考响应，而聚合器则将这些响应整合成高质量的单一输出。

MoA在选择每一层的大模型时，主要基于性能指标和多样性考虑。性能指标确保所选模型历史上表现优秀，而多样性则确保不同模型的输出能够相互补充。

在鲁棒性方面，MoA通过多模型代理协作，减少了单一大模型在面对复杂或模糊输入时产生的不确定性，提供了更稳定可靠的输出。

同时，MoA还能增强多任务学习能力，在执行语言翻译、摘要生成、情感分析等多个子任务的复杂查询时，提供更全面深入的解答。

在资源优化方面，MoA通过智能选择和组合不同代理模型的输出，在保持高性能的同时，减少了对计算资源的需求。

MoA的创新之处在于其独特的架构和角色分配，使其在保持高性能的同时，降低了对AI算力的需求。这种框架为大模型的发展和应用提供了新的可能性，特别是在资源受限的环境中。同时，MoA在鲁棒性和多任务学习能力方面的表现，使其在需要高可靠性的领域具有重要价值。