GL-AI

Działanie

Moc współpracy wielu modeli:
wyobraź sobie chatbota, z którym możesz rozpocząć rozmowę z Gemini, a potem płynnie przejść do ChatGPT, Llama lub innego modelu językowego, który może kontynuować wątek na podstawie zrozumienia poprzedniego modelu. Takie podejście oparte na współpracy stwarza kilka ciekawych możliwości:
Uczenie się kontekstu: każdy model może wykorzystywać kontekst ustalony przez poprzedni model. Umożliwia to prowadzenie bogatszych rozmów, w których chatbot konsekwentnie zapamiętuje i rozumie przebieg rozmowy, nawet jeśli zmieniasz modele.
Różnorodne perspektywy: dzięki przełączaniu się między modelami możesz korzystać z różnych osobowości i podejść AI. Jeden model może lepiej radzić sobie z twórczym pisaniem, a inny z informacjami opartymi na faktach. Dzięki ich połączeniu Twoja aplikacja może oferować bardziej wszechstronne i wnikliwe odpowiedzi.
Większa dokładność: dzięki wykorzystaniu wielu modeli aplikacja może potencjalnie ominąć ograniczenia każdego z nich, co przełoży się na dokładniejsze i bardziej wiarygodne informacje.
Uwzględnienie kwestii technicznych:
Komunikacja między modelami: musisz znaleźć sposób na płynne przenoszenie kontekstu rozmowy z jednego modelu na inny. Wymaga to sprytnych rozwiązań technicznych, aby zapewnić płynne przekazywanie informacji.
Spójność modeli: zapewnienie spójnej reakcji modeli, nawet przy różnych osobowościach, jest trudne. Aby zminimalizować niespójności, będziesz musiał dokładnie przeprowadzić szkolenie i dostosowanie.