Mixture of Agents là một thuật toán prompting mạnh mẽ, khai thác nhiều mô hình nguồn mở để đạt được kết quả tốt hơn GPT-4. Bằng cách cho phép các mô hình này hợp tác và xây dựng trên những điểm mạnh của nhau, chất lượng đầu ra được cải thiện đáng kể.

Chìa khóa của phương pháp này là việc sử dụng một mô hình trung gian để chọn ra phản hồi tốt nhất từ nhiều mô hình hoạt động cùng nhau. Nỗ lực hợp tác này cho phép các mô hình bù đắp những điểm yếu của riêng chúng, dẫn đến một hệ thống mạnh mẽ và có khả năng hơn.

Một trong những thách thức chính của việc triển khai truyền thống của Mixture of Agents là thời gian phản hồi dài, vì cần phải truy vấn nhiều mô hình và kết hợp đầu ra của chúng. Tuy nhiên, bằng cách tích hợp tốc độ suy luận và thời gian đến token đầu tiên nhanh chóng của Grok, vấn đề này có thể được giải quyết một cách hiệu quả.

Mixture of Agents là một thuật toán prompting mạnh mẽ, khai thác nhiều mô hình nguồn mở để đạt được kết quả tốt hơn GPT-4. Tuy nhiên, triển khai truyền thống gặp phải một nhược điểm đáng kể - thời gian cần thiết để nhận được phản hồi rất dài, vì nó liên quan đến việc truy vấn nhiều mô hình nhiều lần.

Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ tích hợp Grock, một động cơ suy luận tốc độ chớp nhoáng, vào khung Mixture of Agents. Tốc độ suy luận và độ trễ thấp của Grock sẽ cho phép chúng tôi sử dụng Mixture of Agents với các mô hình nguồn mở theo một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí, dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn nhiều.

Đây là cách chúng tôi sẽ triển khai điều này:

Để tối ưu hóa mã Mixture of Agents cho tích hợp Grock, chúng tôi đã thực hiện các thay đổi chính sau đây:

1. Cập nhật Mô hình Tham chiếu Mặc định: Chúng tôi đã thay thế các mô hình mặc định bằng các mô hình được hỗ trợ bởi Grock, bao gồm llama-38b, llama-70b, mixl-8*7B và Gemma-7B. Điều này đảm bảo tính tương thích với các mô hình có sẵn thông qua API của Grock.

2. Thay thế Điểm Cuối API: Chúng tôi đã cập nhật các điểm cuối API trong toàn bộ mã để sử dụng API của Grock thay vì API của OpenAI. Điều này bao gồm việc thay thế together.doxyz bằng gro.com/openai và thay thế tất cả các trường hợp của together API key bằng grock API key.

3. Điều chỉnh Nhiệt độ và Số Lượng Mã Thông Báo Tối Đa: Chúng tôi đã cập nhật nhiệt độ mặc định thành 0,7 và số lượng mã thông báo tối đa thành 2048 để tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng đầu ra.

Để minh họa sức mạnh của phương pháp Mixture of Agents kết hợp với suy luận tốc độ chớp nhoáng của Grock, hãy thử nghiệm nó với một số ví dụ thực tế:

1. Tạo Trò Đùa: Chúng ta đã thấy mô hình tạo ra một trò đùa hài hước. Tốc độ và tính liên kết của phản hồi thể hiện sự hiệu quả của phương pháp này.

2. Lời Nhắc Rubric LLM: Mô hình đã nhanh chóng tạo ra 10 câu kết thúc bằng từ "Apple", cho thấy khả năng xử lý các lời nhắc phức tạp hơn.

3. Cuộc Trò Chuyện Mở Rộng: Hãy thử một lời nhắc cuộc trò chuyện mở rộng và xem mô hình Mixture of Agents hoạt động như thế nào:

   "Hãy nói với tôi về suy nghĩ của bạn về tương lai của trí tuệ nhân tạo và cách nó có thể ảnh hưởng đến xã hội."

   Phản hồi của mô hình nên ngắn gọn, có cấu trúc tốt và thể hiện sự hiểu biết tinh tế về chủ đề.

Việc triển khai Mixture of Agents sử dụng Grok đã thể hiện một sự cải thiện đáng kể về tốc độ và hiệu quả của thuật toán prompting mạnh mẽ này. Bằng cách khai thác khả năng suy luận tốc độ chớp nhoáng của Grok, thời gian để nhận được phản hồi đã giảm đáng kể, khiến Mixture of Agents trở thành một giải pháp thực tế và khả thi hơn cho các ứng dụng thực tế.

Điểm nổi bật của việc triển khai này bao gồm:

1. Tích hợp API của Grok một cách trơn tru vào mã nguồn Mixture of Agents hiện có, cho phép chuyển tiếp suôn sẻ và gây ra ít gián đoạn.
2. Sử dụng các mô hình hiệu suất cao như LLaMA 370B, cung cấp kết quả vượt trội so với các mô hình ban đầu được sử dụng.
3. Tối ưu hóa các tham số như nhiệt độ và số lượng mã thông báo tối đa để cải thiện thêm hiệu suất và chất lượng của các đầu ra được tạo ra.
4. Giải quyết thành công một lỗi nhỏ trong mã nguồn ban đầu, đảm bảo việc thực thi thuật toán Mixture of Agents một cách ổn định và đáng tin cậy.