【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，尤其涉及一种基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法。
技术介绍
1、在人工智能领域的不断发展中，大型语言模型(llms)在众多领域带来了变革性的影响。尽管它们的能力令人印象深刻，但在处理超出简单聊天范畴的复杂情境时，这些模型显示出其独立能力的某些局限性。近期在“大模型”研究领域的重大进展，通过整合了诸如上下文敏感记忆、多步骤规划和对外部工具的战略使用等复杂特征，显著提升了llms的能力。这种增强扩展了它们有效管理更广泛复杂任务的能力，包括数学推理、软件开发、游戏玩法、社会模拟和科学研究等领域。
2、随着大模型的发展，一个成功的突破是多个大模型之间互动的整合。代表性方法通过将任务解决分解为不同的子任务，展现了这一方法论，在其中，大模型采取两种角色——指导者和执行者。通过参与互动对话，每个大模型都参与指导和回复的对话，协作地为任务完成提供一个连贯和自动化的解决方案。这些大模型构成了一个大模型组通过采用更加适应性和主动的问题解决方法，实现了自主性的重大飞跃，超越了人机互动中典型的提示指令动态，并...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述建立大语言模型之间的任务执行链，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述根据建立的范式将多个大模型组划分为若干协作组，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述按照非贪心式划分将所述大模型组划分为若干协作组，具体包括：
5.根据权利要求4所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述建立大语言模型之间的任务执行链，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述根据建立的范式将多个大模型组划分为若干协作组，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述按照非贪心式划分将所述大模型组划分为若干协作组，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型的多智能体组间协作式内容生成方法，其特征在于，所述根据所述数量u确定协作组集合c...
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