論文の概要: Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19118v4
• Date: Wed, 09 Oct 2024 02:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:42.150882
• Title: Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate
• Title（参考訳）: マルチエージェント・ディベートによる大規模言語モデルにおけるダイバージェント思考の促進
• Authors: Tian Liang, Zhiwei He, Wenxiang Jiao, Xing Wang, Yan Wang, Rui Wang, Yujiu Yang, Shuming Shi, Zhaopeng Tu,
• Abstract要約: 複数のエージェントが"tit for tat"の状態で議論を表現するマルチエージェント議論(MAD)フレームワークを提案し、審査員が議論プロセスを管理して最終解を得る。 我々のフレームワークは、深い熟考を必要とするタスクに役立ちそうなLSMにおける散発的思考を奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.3444184685235
• License:
• Abstract: Modern large language models (LLMs) like ChatGPT have shown remarkable performance on general language tasks but still struggle on complex reasoning tasks, which drives the research on cognitive behaviors of LLMs to explore human-like problem-solving strategies. Along this direction, one representative strategy is self-reflection, which asks an LLM to refine the solution with the feedback generated by itself iteratively. However, our study shows that such reflection-style methods suffer from the Degeneration-of-Thought (DoT) problem: once the LLM has established confidence in its solutions, it is unable to generate novel thoughts later through reflection even if its initial stance is incorrect. To address the DoT problem, we propose a Multi-Agent Debate (MAD) framework, in which multiple agents express their arguments in the state of "tit for tat" and a judge manages the debate process to obtain a final solution. Clearly, our MAD framework encourages divergent thinking in LLMs which would be helpful for tasks that require deep levels of contemplation. Experiment results on two challenging datasets, commonsense machine translation and counter-intuitive arithmetic reasoning, demonstrate the effectiveness of our MAD framework. Extensive analyses suggest that the adaptive break of debate and the modest level of "tit for tat" state are required for MAD to obtain good performance. Moreover, we find that LLMs might not be a fair judge if different LLMs are used for agents. Code is available at https://github.com/Skytliang/Multi-Agents-Debate.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような現代の大規模言語モデル(LLM)は、一般的な言語タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示したが、複雑な推論タスクに苦戦している。 この方向に沿って、ある代表的な戦略は自己回帰(self-reflection)であり、この戦略はLLMに対して、それ自体が反復的に生成したフィードバックでソリューションを洗練させるよう求めている。 しかし,本研究は,このようなリフレクションスタイルの手法が「脱生(DoT)問題」に悩まされていることを示唆している。 DoT問題に対処するために,複数のエージェントが"tit for tat"の状態で議論を表現し,審査員が議論プロセスを管理して最終解を得る,マルチエージェント議論(MAD)フレームワークを提案する。 明らかに、我々のMADフレームワークは、深い熟考を必要とするタスクに役立ちそうなLSMにおける散発的思考を奨励します。 2つの挑戦的データセット(コモンセンス機械翻訳と反直観的算術推論)の実験結果から,我々のMADフレームワークの有効性を実証した。 総合的な分析から,MADが良好な性能を得るためには,議論の適応的断裂と「試行錯誤状態」の質素なレベルが必要であることが示唆された。 さらに,異なるLSMをエージェントとして使用する場合,LSMは公平な判断にはならない可能性がある。 コードはhttps://github.com/Skytliang/Multi-Agents-Debateで入手できる。

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