GL-AI

用途

多模型協同作業的威力：
假設您可以透過聊天機器人與 Gemini 開始對話，然後無縫切換至 ChatGPT、Llama 或其他語言模型，這些模型可以根據先前模型的理解，接續對話並繼續對話。這種協同合作的做法提供了幾種令人興奮的可能性：
瞭解脈絡：每個模型都能根據先前模型建立的脈絡進行建構。這樣一來，即使切換模型，聊天機器人仍能持續記住對話內容並瞭解對話流程，進而提供更豐富的對話內容。
多元觀點：切換模型後，您可以使用不同的 AI 個性和方法。某個模型可能擅長創作寫作，另一個模型則擅長提供事實資訊。結合這些模型，應用程式就能提供更全面且有洞見的回覆。
提高準確度：應用程式可利用多個模型克服單一模型的限制，提供更準確且可靠的資訊。
技術考量：
模型通訊：您需要一種方法，才能順利將對話脈絡從一個模型傳送至下一個模型。這需要採用聰明的技術解決方案，確保順暢的接手過程。
模型一致性：確保模型以一致的方式回應，即使是不同個性也一樣，這項挑戰相當艱鉅。您必須仔細訓練及調整，才能盡量減少不一致性。