Dunia teknologi kembali dikejutkan! Sebuah metode baru bernama "Mixture of Agents" atau MoA berhasil mengalahkan GPT-4 dalam beberapa tugas. Apa itu MoA? Bagaimana cara kerjanya? Mari kita bahas secara lengkap dan mendalam!
## Apa itu Mixture of Agents (MoA)?
MoA adalah cara baru untuk membuat AI lebih pintar. Caranya? Dengan menggabungkan kekuatan beberapa model AI open-source. Ini seperti mengumpulkan beberapa orang pintar untuk memecahkan masalah bersama-sama.
## Bagaimana MoA Bekerja?
1. **Kumpulkan Model AI**
- MoA menggunakan beberapa model AI sekaligus.
- Dalam contoh di video, dipakai 4 model:
* Qwen 2 72B Instruct
* Qwen 1.5 72B Chat
* Mixtral 8x7B Instruct
* DBRX Instruct
2. **Berikan Tugas**
- Semua model diberi tugas yang sama.
- Misalnya: "Tulis kode Python untuk menampilkan angka 1 sampai 100."
3. **Model Bekerja Bersama**
- Setiap model mengerjakan tugas itu.
- Mereka memberikan jawaban masing-masing.
4. **Pilih Jawaban Terbaik**
- Satu model dipilih jadi "pemimpin" atau "agregator".
- Dalam contoh ini, Qwen 2 72B Instruct jadi pemimpin.
- Pemimpin ini melihat semua jawaban dari model lain.
- Lalu, dia memilih jawaban terbaik atau menggabungkan jawaban-jawaban bagus.
5. **Berikan Hasil Akhir**
- Pemimpin memberikan jawaban final.
- Jawaban ini harusnya lebih bagus dari jawaban satu model saja.
## Contoh Cara Kerja MoA
Mari kita lihat contoh bagaimana MoA bekerja untuk menjawab pertanyaan logika:
**Pertanyaan**: "Ada 3 pembunuh di ruangan. Seseorang masuk dan membunuh salah satu dari mereka. Tidak ada yang keluar ruangan. Berapa pembunuh yang tersisa di ruangan?"
1. **Model 1** mungkin menjawab: "2 pembunuh, karena 1 dibunuh."
2. **Model 2** mungkin menjawab: "4 pembunuh, 3 awal ditambah 1 yang baru masuk."
3. **Model 3** mungkin memberi penjelasan panjang tentang definisi pembunuh.
4. **Model 4** mungkin menjawab: "3 pembunuh, 2 yang tersisa dari awal dan 1 yang baru masuk dan membunuh."
Lalu, **model agregator** (pemimpin) melihat semua jawaban ini. Dia mempertimbangkan logika dari setiap jawaban dan memutuskan bahwa jawaban Model 4 paling masuk akal. Tapi dia juga mengambil penjelasan detail dari Model 3 untuk membuat jawaban lebih lengkap.
**Jawaban Final MoA**:
"Ada 3 pembunuh yang tersisa di ruangan. Ini termasuk 2 pembunuh awal yang masih hidup dan 1 orang baru yang masuk dan menjadi pembunuh karena membunuh salah satu dari 3 pembunuh awal. Definisi 'pembunuh' di sini adalah orang yang telah membunuh seseorang."
## Kelebihan MoA
1. **Jawaban Lebih Lengkap**: Bisa menggabungkan ide-ide bagus dari beberapa model.
2. **Lebih Pintar**: Bisa mengalahkan GPT-4 dalam beberapa tugas.
3. **Fleksibel**: Bisa menggunakan berbagai jenis model AI.
## Kelemahan MoA
1. **Lebih Lambat**: Perlu waktu untuk menunggu jawaban dari banyak model.
2. **Kadang Bingung**: Terkadang bisa memberi jawaban yang tidak konsisten.
3. **Masih Ada Bug**: Belum sempurna dalam semua tugas, terutama coding.
## Masa Depan MoA
Para ahli teknologi sangat bersemangat dengan MoA. Mereka berpikir MoA bisa menjadi lebih hebat lagi jika:
- Menggunakan model AI yang lebih khusus untuk tugas tertentu.
- Memperbaiki cara model-model berkomunikasi satu sama lain.
- Membuat model agregator yang lebih pintar dalam memilih jawaban terbaik.
## Kesimpulan
MoA menunjukkan bahwa dalam dunia AI, kerja sama bisa menghasilkan hal yang luar biasa. Dengan menggabungkan kekuatan beberapa model AI open-source, kita bisa menciptakan sistem yang bahkan bisa mengalahkan model berbayar yang mahal.
Meskipun masih ada ruang untuk perbaikan, MoA membuka jalan baru dalam pengembangan AI. Siapa tahu, di masa depan, kita akan melihat lebih banyak "tim AI" bekerja sama untuk memecahkan masalah-masalah rumit di dunia nyata!
Jadi, apa pendapatmu? Apakah MoA adalah masa depan AI? Mari kita tunggu perkembangan selanjutnya!
