WikiEdge:ArXiv-2311.17371/terms

編輯

這篇文章的術語表如下：

• 大型語言模型（Large Language Models, LLMs）：指的是具有大量參數的人工智能模型，它們在自然語言處理任務中表現出色，能夠理解和生成語言。
• 多代理辯論（Multi-Agent Debate, MAD）：一種通過多個代理（或稱為智能體）之間的辯論來提高問題回答準確性的策略。
• 自我一致性（Self-consistency）：一種通過採樣多個推理路徑並選擇最頻繁答案的策略，用於提高單一代理的決策質量。
• 集成提煉（Ensemble Refinement, ER）：在自我一致性的基礎上，通過多輪聚合過程進一步提升答案質量的方法。
• 醫學問答（Medical Question & Answer, MedQA）：專注於醫學領域的問答系統，旨在提供準確的醫療信息和建議。
• 成本效益分析（Cost-Effectiveness Analysis）：在進行資源分配決策時，比較不同方案的成本和效益，以確定最具成本效益的選擇。
• API調用（API Calls）：應用程式編程接口調用，是軟件間交互和數據交換的一種方式，通常用於獲取或發送數據。
• 準確率（Accuracy）：在機器學習和其他技術領域，準確率是指正確預測或分類的比例，是評估模型性能的一個重要指標。
• 超參數調整（Hyperparameter Tuning）：在機器學習模型訓練過程中，對模型的高級參數進行優化，以提高模型性能的過程。
• 開放原始碼（Open Source）：指原始碼可以被公眾查看、修改和增強的軟件，通常允許用戶自由使用和分發。