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<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2311.17371/terms|action=edit}} 编辑]</div> 这篇文章的术语表如下: * [[大型语言模型]](Large Language Models, LLMs):指的是具有大量参数的人工智能模型,它们在[[自然语言处理]]任务中表现出色,能够理解和生成语言。 * [[多代理辩论]](Multi-Agent Debate, MAD):一种通过多个[[代理]](或称为智能体)之间的辩论来提高问题回答准确性的策略。 * [[自我一致性]](Self-consistency):一种通过采样多个推理路径并选择最频繁答案的策略,用于提高单一代理的决策质量。 * [[集成提炼]](Ensemble Refinement, ER):在[[自我一致性]]的基础上,通过多轮聚合过程进一步提升答案质量的方法。 * [[医学问答]](Medical Question & Answer, MedQA):专注于[[医学]]领域的问答系统,旨在提供准确的医疗信息和建议。 * [[成本效益分析]](Cost-Effectiveness Analysis):在进行资源分配决策时,比较不同方案的成本和效益,以确定最具成本效益的选择。 * [[API调用]](API Calls):应用程序编程接口调用,是软件间交互和数据交换的一种方式,通常用于获取或发送数据。 * [[准确率]](Accuracy):在[[机器学习]]和其他技术领域,准确率是指正确预测或分类的比例,是评估模型性能的一个重要指标。 * [[超参数调整]](Hyperparameter Tuning):在[[机器学习]]模型训练过程中,对模型的高级参数进行优化,以提高模型性能的过程。 * [[开放源代码]](Open Source):指源代码可以被公众查看、修改和增强的软件,通常允许用户自由使用和分发。
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