論文の概要: SocraSynth: Multi-LLM Reasoning with Conditional Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06634v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 07:16:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 14:09:14.526791
• Title: SocraSynth: Multi-LLM Reasoning with Conditional Statistics
• Title（参考訳）: SocraSynth: 条件統計を用いたマルチLLM推論
• Authors: Edward Y. Chang
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は偏見や幻覚、推論能力の欠如に対する批判に直面している。 本稿では,これらの問題を緩和するために開発されたマルチLLMエージェント推論プラットフォームであるSocra Synthを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), while promising, face criticisms for biases, hallucinations, and a lack of reasoning capability. This paper introduces SocraSynth, a multi-LLM agent reasoning platform developed to mitigate these issues. SocraSynth utilizes conditional statistics and systematic context enhancement through continuous arguments, alongside adjustable debate contentiousness levels. The platform typically involves a human moderator and two LLM agents representing opposing viewpoints on a given subject. SocraSynth operates in two main phases: knowledge generation and reasoning evaluation. In the knowledge generation phase, the moderator defines the debate topic and contentiousness level, prompting the agents to formulate supporting arguments for their respective stances. The reasoning evaluation phase then employs Socratic reasoning and formal logic principles to appraise the quality of the arguments presented. The dialogue concludes with the moderator adjusting the contentiousness from confrontational to collaborative, gathering final, conciliatory remarks to aid in human reasoning and decision-making. Through case studies in three distinct application domains, this paper showcases SocraSynth's effectiveness in fostering rigorous research, dynamic reasoning, comprehensive assessment, and enhanced collaboration. This underscores the value of multi-agent interactions in leveraging LLMs for advanced knowledge extraction and decision-making support.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は有望だが、バイアスや幻覚、推論能力の欠如に対する批判に直面している。 本稿では,これらの問題を緩和するために開発されたマルチLLMエージェント推論プラットフォームであるSocraSynthを紹介する。 socrasynthは条件付き統計と連続的な議論を通じて体系的な文脈拡張を活用し、議論のレベルを調整できる。 このプラットフォームは通常、人間のモデレーターと2つのllmエージェントが特定の主題の反対の視点を表す。 socrasynthは、知識生成と推論評価の2つの主要なフェーズで動作する。 知識生成フェーズでは、モデレーターは議論トピックと論争レベルを定義し、エージェントがそれぞれのスタンスに対する支持議論を定式化するように促す。 推論評価フェーズでは、提示された議論の品質を評価するためにソクラテス的推論と形式論理原理を用いる。 対話は、モデレーターが対立から協力的、最終的、和解的な発言を集め、人間の推論と意思決定を助けることで終わる。 本稿では,3つの異なるアプリケーション領域におけるケーススタディを通じて,厳密な研究,動的推論,包括的評価,コラボレーションの強化におけるSocraSynthの有効性を示す。 このことは、先進的な知識抽出と意思決定支援にLLMを活用する上で、マルチエージェントインタラクションの価値を強調している。

関連論文リスト

• Argument Quality Assessment in the Age of Instruction-Following Large Language Models [45.832808321166844]
  そのような応用において重要なタスクは、議論の質を評価することである。 我々は,質概念の多様性と認識の主観性を,議論品質評価における実質的な進歩への主要なハードルとみなす。 インストラクション追従型大規模言語モデル(LLM)がコンテキストを越えた知識を活用できることは,より信頼性の高い評価を可能にしている,と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T10:43:21Z)
• An Empirical Analysis of Diversity in Argument Summarization [4.128725138940779]
  多様性の側面として,意見,注釈,情報源の3つを紹介する。 我々は、キーポイント分析と呼ばれる一般的な議論要約タスクへのアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:26:52Z)
• The Persuasive Power of Large Language Models [0.0]
  気候変動をテーマとした総合的な説得対話シナリオを設計する。 支配者」エージェントは「懐疑的」エージェントに対して説得力のある議論を生成し、その後、議論が内部の意見状態を変えたかどうかを評価する。 我々は,機械による議論の説得力を評価するために,人間の裁判官に依頼する。 以上の結果から,オンラインソーシャルメディアにおける意見形成過程において,人工エージェントが重要な役割を果たす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-24T16:21:11Z)
• Sentiment Analysis through LLM Negotiations [58.67939611291001]
  感情分析の標準的なパラダイムは、単一のLCMに依存して、その決定を1ラウンドで行うことである。 本稿では,感情分析のためのマルチLLMネゴシエーションフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:35:29Z)
• From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for Coherent Physical Commonsense Reasoning [66.98861219674039]
  ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。 以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T19:46:04Z)
• A Unifying Framework for Learning Argumentation Semantics [50.69905074548764]
  Inductive Logic Programmingアプローチを用いて、抽象的および構造化された議論フレームワークのアクセシビリティセマンティクスを解釈可能な方法で学習する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は既存の議論解法よりも優れており,フォーマルな議論や人間と機械の対話の領域において,新たな研究の方向性が開けることになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T20:18:05Z)
• Towards CausalGPT: A Multi-Agent Approach for Faithful Knowledge Reasoning via Promoting Causal Consistency in LLMs [60.244412212130264]
  Causal-Consistency Chain-of-Thoughtは、基礎モデルの忠実さと因果性を強化するために、マルチエージェントコラボレーションを活用する。 我々のフレームワークは、広範囲かつ包括的な評価を通じて、最先端の手法よりも大きな優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T04:59:21Z)
• ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate [57.71597869337909]
  われわれはChatEvalと呼ばれるマルチエージェントの審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価する。 分析の結果,ChatEvalは単なるテキストスコアリングを超越し,信頼性評価のための人間模倣評価プロセスを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:13:04Z)
• DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
  プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。 そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:41:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。