Un algorithme puissant pour des modèles de langage open source
Cet article présente un tutoriel détaillé sur la mise en œuvre du mélange d’agents (Mixture of Agents), un algorithme prometteur permettant d’obtenir de meilleures performances que GPT-4 avec des modèles de langage open source. L’auteur montre comment utiliser la puissance d’inférence ultra-rapide de Grok pour accélérer considérablement le temps de réponse du mélange d’agents, offrant ainsi une solution open source et abordable face aux modèles propriétaires.
Points clés
- Le mélange d’agents est un algorithme puissant qui utilise plusieurs modèles open source collaborant pour produire de meilleurs résultats que GPT-4
- L’auteur a adapté le code open source du mélange d’agents pour l’utiliser avec l’API Grok, offrant une vitesse d’inférence bien supérieure
- Les modèles de langage utilisés sont llama 38b, llama 70b, Mixl 8*7B et Gemma 7B, choisis pour leurs performances
- Le mélange d’agents fonctionne en interrogeant plusieurs modèles en parallèle, puis en agrégeant les résultats pour obtenir la meilleure réponse
- Grok fournit une API d’inférence extrêmement rapide, permettant d’exploiter pleinement les avantages du mélange d’agents
- L’auteur a dû résoudre quelques bugs mineurs dans le code original pour l’adapter parfaitement à l’utilisation de Grok
À retenir
Grâce à ce tutoriel, vous disposez désormais des éléments nécessaires pour mettre en œuvre un mélange d’agents ultra-performant et rapide, en utilisant les puissants modèles de langage open source et l’API d’inférence ultra-rapide de Grok. N’hésitez pas à expérimenter avec différentes combinaisons de modèles pour trouver la configuration optimale. Voilà une solution open source très prometteuse pour rivaliser avec les modèles propriétaires les plus avancés !
Sources
Quiz sur la vidéo: 5 questions
