論文の概要: Towards Reasoning in Large Language Models via Multi-Agent Peer Review Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08152v2
• Date: Sun, 17 Dec 2023 13:02:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 19:48:58.974372
• Title: Towards Reasoning in Large Language Models via Multi-Agent Peer Review Collaboration
• Title（参考訳）: 多言語ピアレビューによる大規模言語モデルの推論に向けて
• Authors: Zhenran Xu, Senbao Shi, Baotian Hu, Jindi Yu, Dongfang Li, Min Zhang, Yuxiang Wu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を示しているが、複雑な推論タスクでは不足することが多い。 近年の研究では、自己正当性のような人間的な問題解決戦略を探求し、単一モデル推論能力の境界を推し進めている。 学術的ピアレビュープロセスをエミュレートするマルチエージェントコラボレーション戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.299379264080603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in general natural language processing tasks but often fall short in complex reasoning tasks. Recent studies have explored human-like problem-solving strategies, such as self-correct, to push further the boundary of single-model reasoning ability. In this work, we let a single model "step outside the box" by engaging multiple models to correct each other. We introduce a multi-agent collaboration strategy that emulates the academic peer review process. Each agent independently constructs its own solution, provides reviews on the solutions of others, and assigns confidence levels to its reviews. Upon receiving peer reviews, agents revise their initial solutions. Extensive experiments on three different types of reasoning tasks show that our collaboration approach delivers superior accuracy across all ten datasets compared to existing methods. Further study underscores the effectiveness of integrating confidence in reviews, demonstrates the superiority of feedback exchange over mere solution sharing, and highlights the role of capability and diversity in fostering successful collaboration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を示しているが、複雑な推論タスクでは不足することが多い。 近年の研究では、単モデル推論能力の境界をさらに押し上げるために、自己修正のような人間的な問題解決戦略が研究されている。 この作業では、複数のモデルを互いに修正することで、1つのモデルを"ボックスの外へステップ"させます。 学術的ピアレビュープロセスをエミュレートするマルチエージェント・コラボレーション戦略を提案する。 各エージェントは独立して独自のソリューションを構築し、他人のソリューションに関するレビューを提供し、信頼性レベルをレビューに割り当てる。 ピアレビューを受けると、エージェントは初期ソリューションを改訂する。 3種類の推論タスクに関する大規模な実験は、我々のコラボレーションアプローチが既存の方法と比較して10のデータセットすべてに優れた精度を提供することを示している。 さらなる研究は、レビューにおける信頼性の統合の有効性を強調し、単なるソリューション共有よりもフィードバック交換の方が優れていることを示し、コラボレーションを成功させる上での能力と多様性の役割を強調している。

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