mixture of agent (MoA, 에이전트 혼합)

여러 대규모 언어 모델(LLM)의 집단적 전문 지식을 활용하여 AI의 성능을 향상시키는 방법론으로 단일 모델의 한계를 극복하고 여러 LLM의 강점을 결합하여 더 높은 품질의 응답 생성이 목표 ㅇ 계층적 구조: 여러 LLM 에이전트로 구성된 다층 구조 사용. 각 계층의 에이전트는 이전 계층의 출력을 기반으로 응답을 생성하여 최종 결과를 점진적으로 개선ㅇ 협력성: LLM들이 서로의 답변을 참고하고 활용함으로써 더 나은 품질의 응답을 생성. 개별 모델의 강점을 결합하여 전체적인 성능을 향상시키는 원리ㅇ 모델 다양성: 다양한 특성과 강점을 가진 LLM들을 조합하여 사용. 이를 통해 더 풍부하고 세밀한 응답 생성ㅇ 반복적 개선: 여러 모델의 협력적 합성을 통해 생성된 텍스트를 지속적으로 개선ㅇ 역할 특화: 각 L..
AI/AI 용어 정리 2025. 3. 9. 19:26
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