सहयोगात्मक मन: विभिन्न बड़े भाषा मॉडलों का उपयोग करते हुए एकीकृत एआई उपकरण विकास के लिए सहयोगी मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क

यह पत्र एक अभिनव मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एकीकृत एआई उपकरण विकास के लिए विभिन्न बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को एकजुट करता है ताकि जटिल कार्यों को संबोधित करने में सक्षम एक संगठित प्रणाली बनाई जा सके। पारंपरिक एकल-ढांचा एआई प्रणालियों के विपरीत, हमारा दृष्टिकोण जटिल प्रश्नों को गतिशील रूप से विभाजित करता है और उन्हें विशेषज्ञ एजेंटों को भेजता है, जिनमें सारांशण, अनुवाद, कोड जनरेशन, और क्षेत्र-विशेष विश्लेषण के लिए फाइन-ट्यून मॉडल शामिल हैं, जो एक केंद्रीकृत समन्वय स्तर के माध्यम से सहयोग करते हैं। यह समन्वय न केवल साझा मेमोरी मॉड्यूल के जरिए एजेंटों के बीच संचार का समन्वय करता है, बल्कि उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया को एक सुदृढ़ीकरण शिक्षण लूप के माध्यम से एकीकृत करता है ताकि प्रणाली निरंतर बेहतर होती रहे। एक व्यापक केस अध्ययन में हमारे सिस्टम ने शोध सहायता के क्षेत्र में मात्रात्मक मापदंडों (जैसे ROUGE, BLEU, यूनिट टेस्ट सटीकता) और गुणात्मक उपयोगकर्ता संतुष्टि दोनों में एकल मॉडल बेसलाइनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दिखाया। इसके अतिरिक्त, हम तकनीकी चुनौतियों, मापनीयता मुद्दों, और भविष्य के दिशा-निर्देशों पर चर्चा करते हैं।