一种名为AMA（Ask Me Anything）的新提示技术，通过将多个提示视为同一潜在答案的噪声测量来解决大型语言模型（LLM）输出的固有方差问题。AMA不试图消除提示方差，而是结合不同提示格式的输出来抵消单个提示的偏差。这种方法与多次采样同一提示的自洽性不同。该技术包括创建问题的不同“视图”，例如开放式问题或填空题，然后使用加权组合而不是简单的多数投票来聚合这些视图。 AI
影响 该方法通过提供一种更稳健的方式来聚合来自不同提示的答案，从而可以提高LLM输出的可靠性。
排序理由 该项目描述了一种新颖的LLM提示研究技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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