複数のLLMモデルを互いに会話させ、モデルが独自の作品を批判し、異なる架空の本物のキャラクターのふりをして再帰的なプロセスを使用すると、貴重な合成データの無限の供給を生成できると思います（物理学の教授vs。議論されたアイデアに関する独立したフィードバックを提供する電気エンジニアなど）。これらは、お互いをテストし、自分の長所と短所を発見することを目標に、AutoGptとBabyagiと組み合わせることができると思います。その後、彼らは彼らの理解のギャップを埋める新しいデータを探し、おそらくその目的のために新しいモデルを自律的に訓練することができました。ChatGptとGPT4は、彼らが本当にできる特定のことをすることができないことを日常的に述べていることに気付きました。タスクを行う方法を知っている人の身元を想定するためにモデルを取得する必要があります。あなたの考えは何ですか？
I believe you could generate an endless supply of valuable synthetic data if you bring multiple LLM models into a conversation with each other and use a recursive process where the models criticize their own work, pretending to be different fictional and real characters (professor of physics vs. electrical engineer, etc.) who offer their independent feedback on ideas discussed. I think these can be combined with autoGPT and babyAGI with the goal of testing each other and discovering their own strengths and weaknesses. Then they could seek out new data that would bridge the gap in their understanding and maybe autonomously train new models for that purpose. I noticed chatGPT and GPT4 routinely states that they are unable to do certain things that they really can. You just have to get the model to assume the identity of someone who knows how to do the task, and suddenly it does the thing just swore it could not do. What are your thoughts?