CHOIR：自由列举法揭示大模型集成中的不同声音
原文标题：Reach Into The CHOIR: Free-List Elicitation Uncovers Distinct Model Voices in LLM Ensembles
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论文提出 CHOIR 框架，将认知人类学的自由列举方法迁移到大模型集成，通过反复获取排序列表、聚类为提示级概念并测量跨模型、提示变体与人格条件下的概念显著性。在 Infinity-Chat 100 与 27 题诊断集上，表面一致性很高（93/100 高于随机），但基础模型身份仍是最强可恢复特征，人格提示只在基础模型签名内移动概念。
- 问题
- 多个模型看似给出独立观点，实则可能只是同一默认答案的假多样性。
- 方法
- 把认知人类学的自由列举法迁移到 LLM 集成，反复获取排序列表并聚类为提示级概念，测量跨模型与人格条件的显著性。
- 结果
- Infinity-Chat 100 上 93/100 提示高于随机一致性；基础模型身份仍是最强可恢复特征。
- 影响
- 做多模型投票或「多视角」产品时，需先验证多样性是否真实存在。
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