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Multi-Agent Verification: Enhancing Computational Capacity During Testing Through Multiple Validators
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内容提要
本研究提出了一种新颖的多智能体验证（MAV）方法，通过增加验证者数量来提升大语言模型的性能，核心在于最佳多代理验证算法（BoN-MAV），展现出更强的扩展性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的多智能体验证（MAV）方法。
- 通过增加验证者的数量来提升大语言模型的性能。
- 核心在于最佳多代理验证算法（BoN-MAV），展现出更强的扩展性。
- 该方法为测试时提高语言模型性能提供了新的思路。
- 研究解决了大语言模型在测试时计算资源不足的问题。
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