Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Mixture-of-Agents (MoA) Enhances Large Language Model Capabilities или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
A new paper titled "Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities" shows a method to win GPT-4o on AlpacaEval 2.0 using open-source large language models (LLMs). In this video we explain what is the Mixture-of-Agents (MoA) method by diving into that research paper. Mixture-of-Agents (MoA) is inspired by the well-known Mixture-of-Experts (MoE) method, but unlike MoE, which embeds the experts in different model segments of the same LLM, MoA is using full-fledged LLMs as the different experts. Paper page - https://arxiv.org/abs/2406.04692 ----------------------------------------------------------------------------------------------- ✉️ Join the newsletter - https://aipapersacademy.com/newsletter/ 👍 Please like & subscribe if you enjoy this content ----------------------------------------------------------------------------------------------- Chapters: 0:00 Introduction 0:53 Mixture-of-Agents (MoA) 2:40 Results