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Diverse by Reasoning: Harnessing the Wisdom of LLM Crowds for Future Prediction

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  1. TOOL · CL_218895 ·

    通过行为聚类改进的大型语言模型（LLM）群体用于未来预测

    研究人员开发了一个新颖的框架，以提高大型语言模型（LLM）进行的未来预测的准确性。该方法侧重于通过根据模型在开发任务中的推理轨迹进行聚类来创建多样化的大型语言模型（LLM）群体。这种方法选择代表性模型，与使用更大但多样性较低的群体相比，性能更好。使用 K-means++ 聚类选择的三模型群体在预测基准测试中的表现优于 25 模型群体，同时显著降低了计算成本。