研究发现：大语言模型群体达成共识，网络结构影响有限

一项发表在 arXiv 上的研究称，网络结构对模拟语言模型群体最终达成何种共识，几乎没有预测作用。研究人员对八种经过指令微调的模型进行了73,080次受控交流，并将结果用于模拟由10,000个智能体组成的群体。

研究人员表示，模型有时会把观点推向超出其接触过的意见范围之处，一些群体还会对客观上错误的说法达成共识。在模拟中，各模型的内部偏见以及信息的表述方式，比一种名为代数连通度的网络指标影响更大。