Fugu-MT 論文翻訳(概要): Apollo's Oracle: Retrieval-Augmented Reasoning in Multi-Agent Debates

論文の概要: Apollo's Oracle: Retrieval-Augmented Reasoning in Multi-Agent Debates

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04854v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 06:22:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 15:58:28.217695
Title: Apollo's Oracle: Retrieval-Augmented Reasoning in Multi-Agent Debates
Title（参考訳）: Apollo の Oracle: マルチエージェント議論における検索強化推論
Authors: Haotian Wang, Xiyuan Du, Weijiang Yu, Qianglong Chen, Kun Zhu, Zheng Chu, Lian Yan, Yi Guan
Abstract要約: 新たなフレームワークであるMulti-Agent Debate with Retrieval Augmented (MADRA)を導入する。 MADRAは、事前知識の検索を議論プロセスに取り入れ、認知的制約を効果的に破る。我々はこのフレームワーク内で自己選択モジュールを開発し、エージェントが関連する証拠を自律的に選択できるようにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.55506236329012
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-agent debate systems are designed to derive accurate and consistent conclusions through adversarial interactions among agents. However, these systems often encounter challenges due to cognitive constraints, manifesting as (1) agents' obstinate adherence to incorrect viewpoints and (2) their propensity to abandon correct viewpoints. These issues are primarily responsible for the ineffectiveness of such debates. Addressing the challenge of cognitive constraints, we introduce a novel framework, the Multi-Agent Debate with Retrieval Augmented (MADRA). MADRA incorporates retrieval of prior knowledge into the debate process, effectively breaking cognitive constraints and enhancing the agents' reasoning capabilities. Furthermore, we have developed a self-selection module within this framework, enabling agents to autonomously select pertinent evidence, thereby minimizing the impact of irrelevant or noisy data. We have comprehensively tested and analyzed MADRA across six diverse datasets. The experimental results demonstrate that our approach significantly enhances performance across various tasks, proving the effectiveness of our proposed method.
Abstract（参考訳）: 多エージェント討論システムは、エージェント間の敵対的相互作用を通じて正確で一貫した結論を導き出すように設計されている。しかし,これらのシステムは,(1) エージェントが不適切な視点に固執し,(2) 正しい視点を捨てる傾向を示す,認知的制約による課題にしばしば遭遇する。これらの問題は、主にそのような議論の非効率性に責任がある。認知的制約の課題に対処するため,新たな枠組みであるMulti-Agent Debate with Retrieval Augmented (MADRA)を導入する。 MADRAは、事前知識の検索を議論プロセスに取り入れ、認知的制約を効果的に破り、エージェントの推論能力を高める。さらに,本フレームワーク内での自己選択モジュールの開発により,エージェントが関連する証拠を自律的に選択し,無関係データやノイズデータの影響を最小限に抑えることができる。我々は6つの多様なデータセットでMADRAを総合的に検証し分析した。実験の結果,提案手法は様々なタスクにまたがる性能を著しく向上させ,提案手法の有効性を実証した。

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