The Bicameral Model: Bidirectional Hidden-State Coupling Between Parallel Language Models

Le modèle bicaméral couple deux modèles de langage pré-entraînés et figés via une interface neurale entraînable sur leurs états cachés intermédiaires, leur permettant de fonctionner en tandem. Cette méthode permet à un modèle principal de piloter une tâche tandis qu'un modèle auxiliaire utilise des outils ou résout des contraintes, améliorant significativement la précision sur des tâches comme l'arithmétique et les puzzles logiques.