MoLaCE：单 LLM 战胜确认偏见

这篇论文解决了 LLM 中的一个关键问题：确认偏见，即模型倾向于支持提示所暗示的答案。它提出了 MoLaCE，一个使用潜在概念专家来减轻这种偏见的计算高效框架。其意义在于它有可能提高 LLM 的可靠性和鲁棒性，特别是在可能放大偏见的多智能体辩论场景中。论文对效率和可扩展性的关注也值得注意。

• •MoLaCE 是一个减轻 LLM 中确认偏见的轻量级框架。
• •它使用潜在概念专家来多样化模型响应。
• •它在计算上是高效且可扩展的。
• •与多智能体辩论相比，它可以提高鲁棒性和性能，同时使用更少的计算。