論文の概要: Rethinking the Bounds of LLM Reasoning: Are Multi-Agent Discussions the Key?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18272v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 12:04:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 15:16:58.370827
• Title: Rethinking the Bounds of LLM Reasoning: Are Multi-Agent Discussions the Key?
• Title（参考訳）: LLM推論の境界を再考する: マルチエージェントの議論は鍵か?
• Authors: Qineng Wang, Zihao Wang, Ying Su, Hanghang Tong, Yangqiu Song
• Abstract要約: 本稿では,議論機構の集合を充実させる新しいグループディスカッションフレームワークを提案する。 マルチエージェントの議論は,プロンプトに実演がない場合にのみ,単一のエージェントよりも優れていることが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.36332588191623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in LLMs discussion suggests that multi-agent discussion improves the reasoning abilities of LLMs. In this work, we reevaluate this claim through systematic experiments, where we propose a novel group discussion framework to enrich the set of discussion mechanisms. Interestingly, our results show that a single-agent LLM with strong prompts can achieve almost the same performance as the best existing discussion approach on a wide range of reasoning tasks and backbone LLMs. We observe that the multi-agent discussion performs better than a single agent only when there is no demonstration in the prompt. Further study reveals the common interaction mechanisms of LLMs during the discussion.
• Abstract（参考訳）: LLMの議論の最近の進歩は、マルチエージェントの議論がLLMの推論能力を改善することを示唆している。 本研究では,この主張を体系的な実験を通じて再評価し,議論機構の集合を充実させる新しいグループディスカッションフレームワークを提案する。 興味深いことに,強いプロンプトを持つ単一エージェント LLM は,幅広い推論タスクやバックボーン LLM において,既存の議論手法とほぼ同等の性能を達成できることがわかった。 マルチエージェントの議論は,プロンプトに実演がない場合にのみ,単一のエージェントよりも優れていた。 さらに,議論中にllmの共通相互作用機構を明らかにする。

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