Artwork

Вміст надано Arize AI. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Arize AI або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative LLM Strategies

28:47
 
Поширити
 

Manage episode 454824935 series 3448051
Вміст надано Arize AI. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Arize AI або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

LLMs have revolutionized natural language processing, showcasing remarkable versatility and capabilities. But individual LLMs often exhibit distinct strengths and weaknesses, influenced by differences in their training corpora. This diversity poses a challenge: how can we maximize the efficiency and utility of LLMs?

A new paper, "Merge, Ensemble, and Cooperate: A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models," highlights collaborative strategies to address this challenge. In this week's episode, we summarize key insights from this paper and discuss practical implications of LLM collaboration strategies across three main approaches: merging, ensemble, and cooperation. We also review some new open source models we're excited about.

Learn more about AI observability and evaluation in our course, join the Arize AI Slack community or get the latest on LinkedIn and X.

  continue reading

40 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 454824935 series 3448051
Вміст надано Arize AI. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Arize AI або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

LLMs have revolutionized natural language processing, showcasing remarkable versatility and capabilities. But individual LLMs often exhibit distinct strengths and weaknesses, influenced by differences in their training corpora. This diversity poses a challenge: how can we maximize the efficiency and utility of LLMs?

A new paper, "Merge, Ensemble, and Cooperate: A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models," highlights collaborative strategies to address this challenge. In this week's episode, we summarize key insights from this paper and discuss practical implications of LLM collaboration strategies across three main approaches: merging, ensemble, and cooperation. We also review some new open source models we're excited about.

Learn more about AI observability and evaluation in our course, join the Arize AI Slack community or get the latest on LinkedIn and X.

  continue reading

40 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник