GL-AI

機能

マルチモデルのコラボレーションのパワー:
Gemini で会話を開始し、ChatGPT や Llama などの別の言語モデルにシームレスに切り替えて、前のモデルの理解に基づいてスレッドを取得し、会話を続けることができる chatbot を想像してみてください。このコラボレーション アプローチには、次のような魅力的な可能性が考えられます。
コンテキスト認識: 各モデルは、前のモデルによって確立されたコンテキストに基づいて構築できます。これにより、モデルを切り替えても、チャットボットの記憶と会話フローの理解が一貫した、より豊かな会話が可能になります。
多様な視点: モデルを切り替えることで、さまざまな AI の個性やアプローチを利用できます。あるモデルは創作文に優れている一方で、別のモデルは事実情報に優れている場合があります。複数のモデルを組み合わせることで、より包括的で有益な回答をアプリで提供できます。
精度の向上: 複数のモデルを利用することで、1 つのモデルの限界を克服し、より正確で信頼性の高い情報を提供できる可能性があります。
技術的な考慮事項:
モデル間の通信: 会話のコンテキストを 1 つのモデルから次のモデルにスムーズに転送する方法が必要です。そのためには、シームレスな引き継ぎを実現する優れた技術的ソリューションが必要です。
モデルの一貫性: 個性が異なる場合でも、モデルが常に一貫した方法で応答するようにすることは、難しい課題です。不整合を最小限に抑えるには、慎重なトレーニングとチューニングが必要です。