- Floworksは新しいThorV2アーキテクチャをリリースし、LLMsがより高い精度と信頼性で機能することを可能にした。
- ThorV2はOpenAIのGPT-4oよりも36%精度が高く、コストは4倍安く、レイテンシーは約30%速い。
- Edge of domainモデリングは指示を最小限にし、エラー修正後に残りの情報を提供することで、ThorV2アーキテクチャで使用されている。
- Agent Validatorアーキテクチャは、追加のLLMを使用することによるデプロイメントコストの増加と精度の低下を克服する。
- ThorV2は複数のAPI呼び出しを一度に生成でき、従来のシーケンシャルなAPI呼び出し処理よりも優れた結果を示す。
- ThorV2はOpenAIのモデルよりも精度が高く、コストも低いことが検証されている。
自然言語処理やAIにおいて、新しいアーキテクチャがどのように性能と機能を向上させるかについての研究は重要です。ThorV2は、既存のLLMの性能と機能を向上させるために開発されたものであり、これらの新しい手法がその有用性を示しています。将来的には、より多くのAPI呼び出し機能を含むような比較研究が行われる予定であり、その結果が今後の発展に期待されます。