用于响应选择的LLM集成方法

本文介绍了一种名为 LLM-PeerReview 的无监督集成方法，用于从多个大型语言模型 (LLM) 生成的候选中选择最佳响应。它利用了受同行评审启发的框架，使用 LLM 作为评委来评估和推理候选响应。该方法的主要优势在于其无监督的特性、可解释性以及强大的实验结果，在多个数据集上优于现有模型。

• •提出了 LLM-PeerReview，一种无监督的 LLM 集成方法。
• •采用受同行评审启发的框架进行响应选择。
• •使用 LLM 作为评委进行评分和推理。
• •取得了强大的实验结果，优于现有模型。