Gli LLM hanno dimostrato capacità impressionanti, ma spesso hanno difficoltà con richieste non definite in modo forte e con la generazione di output di alta qualità.
Questo intervento esplora un nuovo approccio per affrontare queste limitazioni sfruttando i principi delle GAN in un contesto di dialogo multi-turn.
Proponiamo un framework in cui due LLM si impegnano in uno scambio conversazionale, agendo sia come “generatore” che come “discriminatore”, per perfezionare iterativamente le risposte e comprendere meglio le esigenze sottostanti dell’utente.
Ciò può essere ottenuto in modo automatizzato o con l’intervento umano, consentendo un maggiore controllo e risultati migliori.
Esploreremo tale sistema, discuteremo i suoi potenziali vantaggi (ad esempio, maggiore accuratezza, riduzione dell’ambiguità, maggiore creatività) ed esploreremo le sfide dell’implementazione e della valutazione di questo approccio LLM collaborativo.

Stanco di LLM che non danno risultati soddisfacenti?
Li facciamo parlare insieme!
Associando due LLM in un dialogo ispirato a GAN, perfezioniamo gli output e scopriamo davvero le esigenze degli utenti.
Una sessione di brainstorming per l’intelligenza artificiale, che porta a migliorare i risultati!