大语言模型集成学习的综述！

主要观点总结

本文综述了LLM Ensemble领域的最新进展，介绍了LLM Ensemble的分类法及相关研究问题。文章系统性地回顾了LLM Ensemble方法的分类、方法、基准测试集和典型应用，并总结了现有的研究成果。文章还提出了几个值得关注的未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: LLM Ensemble的定义和重要性

LLM Ensemble是在集成学习思想指导下，将多个大语言模型进行集成，以发挥各自的优势。大语言模型的易获取性、开箱即用的特性与多样性，使得集成学习的思想在当前的LLM Ensemble研究领域中更具有活力。

关键观点2: LLM Ensemble的分类

LLM Ensemble方法可以分为推理前集成、推理中集成和推理后集成三大范式，以及7大类方法。这些方法各有特点，适用于不同的任务场景。

关键观点3: LLM Ensemble的相关研究问题

LLM Ensemble领域还面临一些研究问题，如大语言模型融合、大语言模型协作、弱监督学习等。这些问题对于提升LLM Ensemble的性能和效率具有重要意义。

关键观点4: 未来研究方向

文章提出了几个未来研究方向，包括更具有原则性的片段级推理时集成方法、更精细化的无监督非级联推理后集成方法、更通用的级联式推理后集成方法等。

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