Введение

Мы представляем технологию "Мульти-экспертное Стимулирование", новое улучшение метода ExpertPrompting (Xu и соавт., 2023), разработанное для улучшения генерации больших языковых моделей (LLM). В частности, она направляет LLM на выполнение входной инструкции путем имитации нескольких экспертов, агрегации их ответов и выбора лучшего из индивидуальных и агрегированных ответов. Этот процесс выполняется в одной цепочке рассуждений через наши семь тщательно разработанных подзадач, основанных на Методе Номинальной Группы (Ven и Delbecq, 1974), хорошо зарекомендовавшей себя структуре принятия решений. Наши оценки показывают, что Мульти-экспертное Стимулирование значительно превосходит ExpertPrompting и сопоставимые базовые модели в улучшении правдивости, фактичности, информативности и полезности ответов, одновременно снижая токсичность и обидность. Оно также достигает рекордной правдивости, превосходя лучший базовый показатель на 8.69% с использованием ChatGPT. Мульти-экспертное Стимулирование является эффективным, объяснимым и легко адаптируемым к различным сценариям, исключая необходимость ручного создания стимулов.