본 논문은 여러 대규모 언어 모델(LLM)의 전문 지식을 통합하여 의료 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 다중 LLM 협업 프레임워크를 제안합니다. 의료 다지선다형 문제 데이터셋을 기반으로 3개의 사전 훈련된 LLM을 활용하여 실험을 진행, 프레임워크가 각 LLM의 추론 능력 향상 및 답변 간의 불일치 감소에 효과적임을 보였습니다. 또한, 다른 LLM의 상반된 의견에 대한 LLM의 신뢰도를 측정하여 신뢰도와 예측 정확도 간의 상관관계를 확인했습니다.
