Fugu-MT 論文翻訳(概要): More Agents Is All You Need

論文の概要: More Agents Is All You Need

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05120v1
Date: Sat, 3 Feb 2024 05:55:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-11 15:16:23.062114
Title: More Agents Is All You Need
Title（参考訳）: 必要なエージェントの数が増える
Authors: Junyou Li, Qin Zhang, Yangbin Yu, Qiang Fu, Deheng Ye
Abstract要約: 単にサンプリング・アンド・投票方式によって,大規模言語モデル(LLM)の性能は,エージェントの数がインスタンス化されるに従ってスケールすることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.564711490225612
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We find that, simply via a sampling-and-voting method, the performance of large language models (LLMs) scales with the number of agents instantiated. Also, this method is orthogonal to existing complicated methods to further enhance LLMs, while the degree of enhancement is correlated to the task difficulty. We conduct comprehensive experiments on a wide range of LLM benchmarks to verify the presence of our finding, and to study the properties that can facilitate its occurrence. Our code is publicly available at: \url{https://anonymous.4open.science/r/more_agent_is_all_you_need}.
Abstract（参考訳）: 単にサンプリング・アンド・投票方式によって,大規模言語モデル(LLM)の性能は,エージェントの数をインスタンス化してスケールすることがわかった。また, この手法は, LLMをさらに強化する既存の複雑な手法と直交するが, その拡張度はタスクの難易度と相関する。我々は, LLM ベンチマークの広範囲にわたる総合的な実験を行い, 発見の有無を検証し, その発生を促進する特性について検討する。私たちのコードは、 \url{https://anonymous.4open.science/r/more_agent_is_all_you_need} で公開されている。

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