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Adversarial Multi-Agent Evaluation of Large Language Models through Iterative Debates

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内容提要

本研究提出了一种新框架，将大型语言模型（LLM）视为辩护者，通过智能体间的互动进行评估。实验结果表明，该多智能体架构有效减少评估错误，具有重要的潜在影响。

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标签

models 互动 多智能体架构 大型语言模型 评估 错误减少
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