Fugu-MT 論文翻訳(概要): CMAT: A Multi-Agent Collaboration Tuning Framework for Enhancing Small Language Models

論文の概要: CMAT: A Multi-Agent Collaboration Tuning Framework for Enhancing Small Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01663v2
Date: Thu, 4 Apr 2024 12:40:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 13:33:07.505713
Title: CMAT: A Multi-Agent Collaboration Tuning Framework for Enhancing Small Language Models
Title（参考訳）: CMAT: 小規模言語モデルの強化のためのマルチエージェントコラボレーションチューニングフレームワーク
Authors: Xuechen Liang, Meiling Tao, Tianyu Shi, Yiting Xie,
Abstract要約: 厳密にキュレートされた高品質データセットに基づいてトレーニングされたTinyAgentモデルを紹介する。また,言語エージェントの能力向上を目的とした革新的システムであるCMAT(Collaborative Multi-Agent Tuning)フレームワークを提案する。本研究では,マルチエージェントシステムと環境フィードバック機構を統合した新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2186308082558623
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Open large language models (LLMs) have significantly advanced the field of natural language processing, showcasing impressive performance across various tasks.Despite the significant advancements in LLMs, their effective operation still relies heavily on human input to accurately guide the dialogue flow, with agent tuning being a crucial optimization technique that involves human adjustments to the model for better response to such guidance.Addressing this dependency, our work introduces the TinyAgent model, trained on a meticulously curated high-quality dataset. We also present the Collaborative Multi-Agent Tuning (CMAT) framework, an innovative system designed to augment language agent capabilities through adaptive weight updates based on environmental feedback. This framework fosters collaborative learning and real-time adaptation among multiple intelligent agents, enhancing their context-awareness and long-term memory. In this research, we propose a new communication agent framework that integrates multi-agent systems with environmental feedback mechanisms, offering a scalable method to explore cooperative behaviors. Notably, our TinyAgent-7B model exhibits performance on par with GPT-3.5, despite having fewer parameters, signifying a substantial improvement in the efficiency and effectiveness of LLMs.
Abstract（参考訳）: オープンな大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の分野を著しく進歩させ、様々なタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示しているが、LLMの大幅な進歩にもかかわらず、その効果的な操作は、対話の流れを正確に導くために人間の入力に大きく依存している。また,環境フィードバックに基づく適応重み更新による言語エージェントの能力向上を目的とした,協調型マルチエージェントチューニング(CMAT)フレームワークを提案する。このフレームワークは、複数の知的エージェント間の協調学習とリアルタイム適応を促進し、コンテキスト認識と長期記憶を高める。本研究では,マルチエージェントシステムと環境フィードバック機構を統合し,協調動作を探索するスケーラブルな手法を提供する通信エージェントフレームワークを提案する。特に,我々のTinyAgent-7Bモデルは,パラメータが少ないにもかかわらず,GPT-3.5と同等の性能を示し,LCMの効率と有効性を大幅に向上させることを示す。

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