Стваральнік вайб-кодынгу распрацаваў аплікацыю, у якой некалькі мадэляў спрачаюцца і выбіраюць правільны адказ

Сузаснавальнік OpenAI і аўтар паняцця «вайб-кодынг» Андрэй Карпаты выклаў на GitHub праграму LLM Council. У ёй некалькі вялікіх моўных мадэляў паралельна адказваюць на адно пытанне, параўноўваюць адказы адзін аднаго і фармулююць фінальны аптымальны адказ.

Пакінуць каментарый

Інтэрфейс LLM Council падобны да ChatGPT — розніца ў тым, што адзін і той жа запыт накіроўваецца адразу некалькім мадэлям праз OpenRouter, а потым паміж імі адбываюцца дэбаты. Па змаўчанні ў «савет» уваходзяць GPT-5.1, Gemini 3 Pro Preview, Claude Sonnet 4.5 і Grok-4, але можна дадаць іншыя мадэлі.

Кожная мадэль — карыстальнік бачыць іх у асобных укладках — атрымлівае пытанне і дае свой варыянт адказу. Далей мадэлі атрымліваюць ананімныя адказы «калег» і ацэньваюць іх па дакладнасці і карыснасці. Мадэль, якую карыстальнік прызначыў «галоўнай», рэзюмуе думкі астатніх і выдае канчатковы адказ.

Карпаты кажа, што рабіў праект для сумеснага чытання кніг з мадэлямі і параўнання розных інтэрпрэтацый зместу — гэта дапамагае яму глыбей зразумець сутнасць. Але праграма дазваляе ў цэлым параўноўваць логіку мадэляў і назіраць, як яны прымаюць калектыўныя рашэнні.

Meta выпусціла новае пакаленне ШІ-мадэляў Llama 4 з «мультыэкспертнай» архітэктурай
Па тэме
Meta выпусціла новае пакаленне ШІ-мадэляў Llama 4 з «мультыэкспертнай» архітэктурай
Новая ШІ-мадэль ад Cursor паскарае праграмаванне ў 4 разы
Па тэме
Новая ШІ-мадэль ад Cursor паскарае праграмаванне ў 4 разы

Читать на dev.by