本記事では、複数のLLMをどのように組み合わせるかを”再検討”した研究を紹介します。 複数モデルの出力を束ねて答えを出す手法はこれまで注目され続けてきましたが、どのように組み合わせるとよいのかといった疑問は残ったままでした。 今回プリンストン大学の研究者らは、そもそも単一の強力なモデルを繰り返し用いるほうがよいのではないかと仮説を持ち、多様なモデルを混在させる戦略と比較して多角的に検証しました。 参照論文情報は記事の下部に記載されています。 本記事の関連研究 オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ 小…