AggLM treina um LLM agregador via RL para sintetizar respostas corretas a partir de múltiplos candidatos—tratando a agregação como uma habilidade de raciocínio—que supera a votação da maioria ou a classificação por modelo de recompensa, utilizando muitos menos tokens e generalizando para modelos não vistos mais fortes.
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