○ 该研究提出了一种名为“Chain-of-Discussion”的框架，旨在通过多个开源大型语言模型的协同作用提供更准确、更全面的开放式问题回答。
○ 在实际应用中，模型需要进行深入的问题分析，并与问题密切相关的潜在场景展开讨论。
○ 实验证明，多个语言模型之间的讨论对提高回答质量起到了至关重要的作用。
重要问题探讨
1. 为什么单个LLM在复杂开放式问答任务中效果较差？ 根据文本，单个LLM在面对复杂开放式问答任务中往往输出存在幻觉或者表现较差，原因是LLMs缺乏准确可靠的证据选择和深入问题分析的能力。
答：单个LLM在复杂开放式问答任务中效果较差是因为在简化的任务中，LLM不需要在不同的LLM之间进行讨论和互动，而是独立进行问题分析和证据选择。然而，在复杂任务中，LLMs需要正确理解问题，并从多个角度对证据进行分析，以生成准确和详尽的答案。单独的LLM可能由于缺乏全面的知识和推理能力，导致输出的答案存在幻觉或者推理错误。
2. 多个LLM如何在问答过程中进行互动和讨论？ 根据文本，多个LLM在问答过程中通过互动和讨论来提高答案的质量，可以通过对问题进行分析和批评，并根据其他LLM的意见和批评进行修改和修订，从而生成更准确和有帮助的答案。
答：多个LLM在问答过程中进行互动和讨论的方式是通过问题分析和证据分析两个阶段。在问题分析阶段，每个LLM都会对问题进行分析，并生成自己的观点和分析结果。随后，目标LLM会对其他LLM的问题分析结果进行总结，并结合其他LLM的分析结果生成综合的问题分析。在证据分析阶段，其他LLM会对目标LLM的证据分析结果进行批评和讨论。目标LLM会考虑其他LLM的批评意见，根据情况修正证据分析。最终，目标LLM会生成基于修正后的问题分析和证据分析的更准确和有帮助的答案。
3. Chain-of-Discussion框架如何提升LLMs的答案质量？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架通过多个LLMs之间的互动和讨论，使得LLMs可以在互相提供补充和纠正的情况下生成更准确和更有帮助的答案。
答：Chain-of-Discussion框架通过整合不同LLMs之间的分析和意见，可以提升LLMs的答案质量。在问题分析阶段，多个LLMs可以提供不同的观点和分析结果，在综合问题分析中可以考虑更多的情况和可能性，从而生成更全面和详细的答案。在证据分析阶段，其他LLMs可以对目标LLM的证据分析结果进行批评和讨论，帮助目标LLM识别和修正可能存在的错误或幻觉。通过多个LLMs之间的互动和讨论，Chain-of-Discussion框架可以提供更准确和更有帮助的答案。
4. Chain-of-Discussion框架如何提高证据分析的准确性？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架通过引入多个LLMs对证据分析进行批评和讨论，促使目标LLM修正证据分析中的错误，从而提高证据分析的准确性。
答：Chain-of-Discussion框架通过引入其他LLMs对目标LLM的证据分析进行批评和讨论，可以帮助目标LLM识别和修正证据分析中的错误。其他LLMs可以提供不同的观点和分析结果，从而帮助目标LLM更全面和准确地分析证据。如果其他LLMs的批评达到一定的比例，并且达成共识，目标LLM会对证据分析进行修正。通过多个LLMs之间的互动和讨论，Chain-of-Discussion框架可以提高证据分析的准确性。
5. Chain-of-Discussion框架是否可以改善模型输出的一致性？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架通过多个LLMs之间的互动和讨论，可以改善模型输出的一致性。
答：是的，Chain-of-Discussion框架可以通过多个LLMs之间的互动和讨论提高模型输出的一致性。由于每个LLM具有不同的内在知识和推理能力，通过多个LLMs的互动和讨论可以确保模型的输出不受单个模型的影响。这可以帮助提高模型输出的一致性，并减少因单个模型的错误或幻觉导致的不一致性。
6. Chain-of-Discussion框架如何解决证据选择中的问题？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架通过多个LLMs之间的批评和讨论，帮助解决证据选择中的问题，准确选择和使用能够支持回答问题的证据，避免选择和使用无关证据和错误证据。
答：Chain-of-Discussion框架通过引入其他LLMs对目标LLM的证据分析结果进行批评和讨论，可以帮助目标LLM识别和修正选取证据中的问题。其他LLMs可以提供不同的观点和分析结果，从而帮助目标LLM更准确地选择和使用能够支持回答问题的证据。通过多个LLMs之间的互动和讨论，Chain-of-Discussion框架可以减少证据选择中的错误和幻觉，提高证据使用的准确性。
7. Chain-of-Discussion框架对于小规模LLMs的效果如何？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架可以帮助小规模LLMs互相补充和提升，进而提高整体答案的质量。
答：Chain-of-Discussion框架对于小规模LLMs的效果是积极的，可以帮助小规模LLMs互相补充和提升，从而提高答案的质量。由于小规模LLMs的参数规模有限，单个模型的知识和推理能力有限，因此单独的小规模LLMs可能无法取得较好的效果。但是通过多个小规模LLMs之间的互动和讨论，Chain-of-Discussion框架可以弥补每个模型的不足，提高整体答案的质量。
8. Chain-of-Discussion框架是否适用于所有领域的开放式问答任务？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架主要应用于复杂开放式问答任务，其目标是通过多个模型的互动和讨论生成更准确和全面的答案。
答：Chain-of-Discussion框架主要适用于复杂开放式问答任务，因为这些任务通常需要模型在分析问题、选择证据和生成回答过程中具备较高的推理能力和全面的知识。在这种任务中，单个模型往往无法满足需求，而通过引入多个模型的互动和讨论，可以提高答案的准确性和全面性。然而，对于简单的开放式问答任务，单个模型可能已经足够完成任务，并且Chain-of-Discussion框架可能没有明显的优势。
9. Chain-of-Discussion框架是否有助于模型生成更合理的推理路径？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架通过多个LLMs之间的互动和讨论，可以帮助模型生成更合理的推理路径，避免错误的推理路径。
答：是的，Chain-of-Discussion框架可以帮助模型生成更合理的推理路径。通过多个LLMs之间的互动和讨论，模型可以相互提供补充和纠正的意见，从而避免错误的推理路径。这些讨论可以帮助模型更全面地考虑不同的观点和分析结果，并选择最合理的推理路径。因此，Chain-of-Discussion框架有助于模型生成更合理的推理路径。
10. Chain-of-Discussion框架是否适用于不同规模和性能的LLMs？ 根据文本，Chain-of-Discussion框架可以在不同规模和性能的LLMs上应用，可以将不同LLMs的知识和推理能力进行整合和互补，从而提高答案的质量。
答：是的，Chain-of-Discussion框架适用于不同规模和性能的LLMs。通过多个LLMs之间的互动和讨论，Chain-of-Discussion框架可以充分利用不同LLMs的知识和推理能力，并将它们整合和互补，从而提高答案的质量。无论LLMs的规模和性能如何，它们都可以通过Chain-of-Discussion框架进行互动和讨论，共同生成更准确和全面的答案。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.16313.pdf
