MoA (Mixture of Agents) ist eine neuartige Methode, die die kollektiven Vorteile mehrerer großer Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um die Leistung zu verbessern und dabei state-of-the-art Ergebnisse erzielt. MoA verwendet eine hierarchische Architektur, wobei jede Schicht mehrere LLM-Agenten enthält. Es übertrifft GPT-4 Omni auf AlpacaEval 2.0 deutlich und erreicht einen Score von 65,1 % gegenüber 57,5 % – und das mit ausschließlich Open-Source-Modellen.