本稿では、CoLM（Collaborative Large Models）の新しいフレームワークを提案します。従来の手法は、モデルのアンサンブルやマルチエージェントシステムを利用して協調的に応答を生成していましたが、これはサーバー間の協力に偏っていました。CoLMでは、クライアント-サーバーの視点から大規模モデル同士の協力を再定義し、複数のモデルの出力を集約または共有することを可能にします。この手法は、各クライアントモデルが高品質な出力に基づいて独立して生成を洗練・更新することを実現し、クライアント側および共有サーバー側のモデルを最大限に活用する協調的な利点を提供します。さらに、CoLMは視覚と言語を結びつけるモデルにも適用できることを示しています。実験結果によると、CoLMは以前の失敗したクエリに対してもモデルのパフォーマンスを一貫して向上させることが確認されており、単一モデルの能力向上における協調的な指導の効果が強調されています。