Cisco（思科）

Correcting Selection Bias in Sparse User Feedback for Large Language Model Quality Estimation: A Multi-Agent Hierarchical Bayesian Approach

修正大规模语言模型质量评估中稀疏用户反馈的选择偏差：一种多智能体分层贝叶斯方法

Andrea Morandi, Mahesh Viswanathan

机构 * Cisco（思科） 纠错

AI总结 本文提出一种多智能体分层贝叶斯方法，用于修正大规模语言模型质量评估中稀疏用户反馈的选择偏差，通过主题聚类、偏差建模和合成智能体，改进质量评估的准确性。