GL-AI

作用

多模型协作的强大能力：
想象一下，您可以与 Gemini 聊天机器人开始对话，然后无缝切换到 ChatGPT、Llama 或其他语言模型，这些模型可以接着上一个模型的理解继续对话。这种协作方法提供了多种令人兴奋的可能性：
情境理解：每个模型都可以基于前一个模型建立的情境。这样一来，即使您切换模型，聊天机器人对对话流程的记忆和理解也会保持一致，从而实现更丰富的对话。
多元化视角：切换模型后，您可以利用不同的 AI 个性和方法。一种模型可能擅长创作性写作，而另一种模型可能擅长提供事实信息。通过结合使用这些模型，您的应用可以提供更全面、更有见地的回答。
提高准确性：通过利用多个模型，应用有望克服任何单一模型的局限性，从而提供更准确、更可靠的信息。
技术注意事项：
模型通信：您需要一种方法，能够将对话的上下文从一个模型顺利传递到下一个模型。这需要巧妙的技术解决方案来确保顺畅的接力。
模型一致性：确保模型以一致的方式做出回应（即使具有不同的个性）是一项挑战。需要进行仔细的训练和调优，以尽可能减少不一致性。