مزيج من الوكلاء هو خوارزمية قوية للتحفيز تستفيد من نماذج مفتوحة المصدر متعددة لتحقيق نتائج أفضل من GPT-4. من خلال السماح لهذه النماذج بالتعاون والبناء على نقاط قوة بعضها البعض، يتم تحسين جودة الناتج بشكل كبير.

المفتاح لهذا النهج هو استخدام نموذج تجميعي يختار أفضل استجابة من النماذج المتعددة العاملة معًا. يسمح هذا الجهد التعاوني للنماذج بتعويض نقاط ضعفها الفردية، مما ينتج عنه نظام أكثر قوة وقدرة.

أحد التحديات الرئيسية مع التنفيذ التقليدي لمزيج من الوكلاء هو وقت الاستجابة الطويل، حيث يجب استعلام النماذج المتعددة ودمج مخرجاتها. ومع ذلك، من خلال دمج سرعة الاستنتاج الفائقة السرعة وزمن الوصول إلى أول رمز من Grok، يمكن معالجة هذه المشكلة بفعالية.

مزيج من الوكلاء هو خوارزمية قوية للتحفيز تستفيد من نماذج مفتوحة المصدر متعددة لتحقيق نتائج أفضل من GPT-4. ومع ذلك، يعاني التنفيذ التقليدي من عيب كبير - الوقت المطلوب للحصول على استجابة طويل جدًا، حيث ينطوي على استعلام نماذج متعددة عدة مرات.

لمعالجة هذه المشكلة، سنقوم بدمج Grock، وهو محرك استنتاج فائق السرعة، في إطار عمل مزيج من الوكلاء. ستمكننا سرعة الاستنتاج الاستثنائية وانخفاض الإبطاء في Grock من استخدام مزيج من الوكلاء مع النماذج مفتوحة المصدر بطريقة عالية الكفاءة وفعالة من حيث التكلفة، مما ينتج عنه أوقات استجابة أسرع بكثير.

فيما يلي كيفية تنفيذ ذلك:

1. سنقوم بتحديث النماذج المرجعية الافتراضية في ملف bot.py لتستفيد من نماذج مدعومة بـ Grock، مثل LLaMA 38B و LLaMA 70B و MixL 8*7B و Galactica 7B.
2. في ملف utils.py، سنقوم باستبدال نقاط نهاية API وأرقام API المفاتيح بما يقابلها من Grock.
3. سنقوم باختبار تنفيذ مزيج من الوكلاء المحدث، للتأكد من قدرته على الاستعلام بكفاءة عن النماذج المدعومة بـ Grock وتوفير استجابات سريعة وعالية الجودة.

لتحسين شفرة مزيج من الوكلاء لدمج Grock، قمنا بإجراء التغييرات الرئيسية التالية:

1. تحديث النماذج المرجعية الافتراضية: استبدلنا النماذج الافتراضية بنماذج مدعومة بـ Grock، بما في ذلك llama-38b و llama-70b و mixl-8*7B و Gemma-7B. هذا يضمن التوافق مع النماذج المتاحة من خلال واجهة برمجة تطبيقات Grock.

2. استبدال نقاط نهاية API: قمنا بتحديث نقاط نهاية API في جميع أنحاء الشفرة لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات Grock بدلاً من واجهة برمجة تطبيقات OpenAI. ويشمل ذلك استبدال together.doxyz بـ gro.com/openai واستبدال جميع حالات together API key بـ grock API key.

3. ضبط درجة الحرارة وأقصى عدد من الرموز: قمنا بتحديث درجة الحرارة الافتراضية إلى 0.7 وأقصى عدد من الرموز إلى 2048 لتحسين الأداء وجودة الناتج.

4. معالجة الأخطاء المحتملة: أضفنا فحصًا للقيم None في الناتج لمنع الأخطاء عند دمج السلاسل.

5. التحقق من الوظيفية: قمنا باختبار الشفرة المحدثة من خلال تشغيل python bot.py والتحقق من التوليد الناجح لنكتة ومجموعة من 10 جمل تنتهي بكلمة "Apple".

لإظهار قوة نهج مزيج من الوكلاء المقترن بالاستنتاج الفائق السرعة لـ Grock، دعونا نختبره مع بعض الأمثلة الواقعية:

1. توليد النكتة: لقد رأينا بالفعل أن النموذج ولد نكتة مضحكة. سرعة الاستجابة والترابط يُظهران كفاءة هذا النهج.

2. مطالب تقييم LLM: تمكن النموذج من توليد 10 جمل بسرعة تنتهي بكلمة "Apple"، مما يُظهر قدرته على التعامل مع المطالب الأكثر تعقيدًا.

3. المحادثة المفتوحة: دعنا نجرب مطلب محادثة مفتوحة ونرى كيف يؤدي نموذج مزيج من الوكلاء:

   "أخبرني عن أفكارك بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي وكيف قد يؤثر على المجتمع."

   يجب أن تكون استجابة النموذج موجزة ومنظمة جيدًا وتُظهر فهمًا متنوعًا للموضوع.

4. الكتابة الإبداعية: تحدِّ النموذج بمطلب كتابة إبداعية وانتبه إلى كيفية تعامله مع المهمة:

   "صف عالمًا خيالياً حيث يتعايش البشر والآلات الذكية بانسجام."

   قيِّم قدرة النموذج على توليد سرديات متخيلة وترابطية.

5. المهمة التحليلية: قيِّم قدرات النموذج في مجال تحليلي أكثر:

   "لخص النقاط الرئيسية للورقة البحثية الأخيرة عن التقدم في معالجة اللغة الطبيعية."

   تأكد من أن النموذج يقدم ملخصًا موجزًا وبارزًا للمحتوى الفني.

أظهر تنفيذ مزيج من الوكلاء باستخدام Grok تحسنًا كبيرًا في سرعة وكفاءة هذه الخوارزمية القوية للتحفيز. من خلال الاستفادة من قدرات الاستنتاج الفائقة السرعة لـ Grok، تم تقليل الوقت اللازم للحصول على استجابة بشكل كبير، مما يجعل مزيج من الوكلاء حلاً عمليًا وقابلاً للتطبيق في التطبيقات الواقعية.

تشمل النقاط البارزة لهذا التنفيذ ما يلي:

1. الدمج السلس لواجهة برمجة تطبيقات Grok في قاعدة الشفرة الحالية لمزيج من الوكلاء، مما يسمح بانتقال سلس وبأقل قدر من التشويش.
2. استخدام نماذج عالية الأداء مثل LLaMA 370B، والتي توفر نتائج متفوقة مقارنةً بالنماذج الأصلية المستخدمة.
3. تحسين المعلمات مثل درجة الحرارة وأقصى عدد من الرموز لتحسين الأداء وجودة المخرجات المولدة بشكل أكبر.
4. حل عطل طفيف في الشفرة الأصلية، مما يضمن تنفيذًا مستقرًا وموثوقًا لخوارزمية مزيج من الوكلاء.