GL-AI

תיאור

העוצמה של שיתוף פעולה בין מודלים שונים:
נסו לדמיין צ'אט בוט שבו אפשר להתחיל שיחה עם Gemini, ואז לעבור בצורה חלקה ל-ChatGPT או ל-Llama או למודל שפה אחר, שיוכל להמשיך את השיחה על סמך ההבנה של המודל הקודם. הגישה המשותפת הזו מציעה כמה אפשרויות מעניינות:
הבנה לפי הקשר: כל מודל יכול להתבסס על ההקשר שהמודל הקודם יצר. כך אפשר לנהל שיחות עשירות יותר, שבהן הזיכרון וההבנה של צ'אטבוט לגבי השיחה מתנהלים באופן עקבי, גם כשעוברים בין מודלים.
נקודות מבט מגוונות: החלפת מודלים מאפשרת לכם להשתמש באישיות ובגישות שונות של AI. מודל אחד עשוי להתאים יותר לכתיבה קריאייטיבית, בעוד שמודל אחר עשוי להתאים יותר למידע עובדתי. שילוב שלהם יכול לאפשר לאפליקציה לספק תשובה מקיפה ומועילה יותר.
דיוק משופר: שימוש בכמה מודלים יכול לאפשר לאפליקציה להתגבר על המגבלות של כל מודל בנפרד, וכך לספק מידע מדויק ואמין יותר.
שיקולים טכניים:
תקשורת בין המודלים: תצטרכו למצוא דרך להעביר בצורה חלקה את ההקשר של השיחה ממודל אחד למשנהו. לשם כך נדרשים פתרונות טכניים חכמים כדי להבטיח העברה חלקה.
עקביות במודלים: יש צורך לוודא שהמודלים מגיבים באופן עקבי, גם עם פרסונות שונות. כדי לצמצם את חוסר העקביות, תצטרכו לבצע אימון ותכונות ותצטרכו לבצע התאמה.