AggLM melatih LLM agregator melalui RL untuk mensintesis jawaban yang benar dari beberapa kandidat—menganggap agregasi sebagai keterampilan penalaran—yang mengungguli pemungutan suara mayoritas atau peringkat model hadiah sambil menggunakan jauh lebih sedikit token dan menggeneralisasi ke model tak terlihat yang lebih kuat.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AggLM melatih LLM agregator melalui RL untuk mensintesis jawaban yang benar dari beberapa kandidat—menganggap agregasi sebagai keterampilan penalaran—yang mengungguli pemungutan suara mayoritas atau peringkat model hadiah sambil menggunakan jauh lebih sedikit token dan menggeneralisasi ke model tak terlihat yang lebih kuat.