Мы также попробовали использовать многоагентные системы для вынесения вердиктов:
Soft метод, в которой один агент выражает мнение, а второй соглашается или не соглашается с ним, после чего финальное решение принимает судья.
Hard метод, где второй агент всегда контраргументирует первому, и итоговый вердикт основывается на противоречивых оценках.

Анализируя мультиагентный подход, мы увидели что hard метод показывает слабую корреляцию с человеческой разметкой, так как другие агенты могут запутать итоговый вердикт. Однако soft метод улучшает корреляцию с экспертными оценками, поскольку второй агент зачастую дополняет логику первого, а агент-судья переоценивает все на основе предыдущих рассуждений. Такие многоагентные дебаты развивают концепцию CoT и могут улучшить качество модели-судьи.

Выпускник магистратуры ИТМО Алан Газзаев в 2022 году выиграл грант Фонда содействия инновациям по конкурсу «Студенческий стартап» в размере 1 млн рублей. Полученные средства он направил на разработку нейросетевого ассистента для бизнеса.

В дальнейшем Алан выступил одним из создателей системы Cotype Nano – компактной языковой модели для генерации русскоязычного текста. Малый размер здесь является преимуществом, позволяющим не только очень быстро генерировать тексты, но и использовать ассистента на любом устройстве.