𝗢𝗻𝗲 𝗔𝗜 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗱𝗼𝗲𝘀𝗻’𝘁 𝗵𝗮𝘃𝗲 𝘁𝗼 𝗱𝗼 𝗲𝘃𝗲𝗿𝘆𝘁𝗵𝗶𝗻𝗴。

より賢いアーキテクチャでは、さまざまなタスクを別々のワーカーにルーティングします。

📚 ロングコンテキストモデル → ドキュメント
🖼️ マルチモーダルモデル → 図表やスクリーンショット
🧠 推論モデル → 複雑な分析
⚙️ コンパクトモデル → フォーマットや構造化された出力
🤖 エージェンティックモデル → ツールを使った実行

AINFTのマルチモデルアプローチにより、この種のワークフローが可能になります。

しかし、良いオーケストレーションにはモデル選定以上のものが必要です。

使用したモデル、入力サイズ、ツール、コスト、そして出力が後で修正が必要だったかどうかを記録してください。

それにより、時間の経過とともにルーターを改善するためのエビデンストレイルが作られます。

目標は、各ステップで最大の知能を得ることではありません。

必要なのは、正しいステップに対して正しい知能です。

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