📄 中文摘要
LLM 代理具有非确定性特征,除了常见的结果变异外,还存在一种更严重的失败模式,即代理在不同运行中给出逻辑上相反的答案。为了解决这一问题,构建了一个中间件层,利用来自 arXiv:2602.23271 的总方差公式和 NLI 矛盾检测方法,来识别和诊断 LLM 代理的矛盾。这种方法能够有效地分析同一查询在多次运行中的不同回答,帮助开发者更好地理解和改进 LLM 的输出一致性。
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数据源: OpenAI, Google AI, DeepMind, AWS ML Blog, HuggingFace 等