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。
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