OpenFugu×ローカルLLM群でマルチAI駆動を検証③ 小型の群れは上位モデルを超えられるか
この記事で分かること
小型ローカルLLMを複数連携させるマルチAI駆動の検証結果から、群れとしての性能が上位モデルにどこまで迫れるかが分かる。OpenFuguと複数のローカルLLMを組み合わせた際の連携方法と、小型モデル同士の協調による品質向上の具体的な比較軸が得られる。
詳細要約
小型のローカルLLMを複数連携させるマルチAI駆動は、単体の上位モデルに性能で拮抗できる可能性がある。検証では、OpenFuguを用いて複数の小型モデルを並列動作させ、タスクを分割して処理する方式が試された。実際に活用する際は、各モデルに異なる役割（例：要約担当と回答生成担当）を割り振る設定が効果的で、モデル間の連携方法として「出力を次のモデルの入力に渡すパイプライン型」と「全モデルの結果を統合する並列型」の2パターンを比較するとよい。注意点として、小型モデル群は処理速度が遅くなる傾向があるため、リアルタイム性より精度を優先する場面での採用が適している。