論文の概要: CoMM: Collaborative Multi-Agent, Multi-Reasoning-Path Prompting for Complex Problem Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17729v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 23:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:40:37.889676
• Title: CoMM: Collaborative Multi-Agent, Multi-Reasoning-Path Prompting for Complex Problem Solving
• Title（参考訳）: CoMM: 複雑な問題解決のための協調型マルチエージェント・マルチ推論パスプロンプト
• Authors: Pei Chen, Boran Han, Shuai Zhang,
• Abstract要約: 協調型マルチエージェント・マルチレゾニングパス(CoMM)プロンプトフレームワークを提案する。 具体的には、LLMが問題解決チームで異なる役割を演じるように促し、異なるロールプレイエージェントが目的のタスクを協調的に解決するように促します。 2つの大学レベルの科学問題に対する提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.446546965008249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown great ability in solving traditional natural language tasks and elementary reasoning tasks with appropriate prompting techniques. However, their ability is still limited in solving complicated science problems. In this work, we aim to push the upper bound of the reasoning capability of LLMs by proposing a collaborative multi-agent, multi-reasoning-path (CoMM) prompting framework. Specifically, we prompt LLMs to play different roles in a problem-solving team, and encourage different role-play agents to collaboratively solve the target task. In particular, we discover that applying different reasoning paths for different roles is an effective strategy to implement few-shot prompting approaches in the multi-agent scenarios. Empirical results demonstrate the effectiveness of the proposed methods on two college-level science problems over competitive baselines. Our further analysis shows the necessity of prompting LLMs to play different roles or experts independently. We release the code at: https://github.com/amazon-science/comm-prompt
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は,従来の自然言語タスクや基本推論タスクを適切なプロンプト技術で解く上で,優れた能力を示している。 しかし、その能力は複雑な科学問題の解決に限られている。 本研究では,協調型マルチエージェントマルチレゾニングパス(CoMM)プロンプトフレームワークを提案することにより,LLMの推論能力の上限を押し上げることを目的とする。 具体的には、LLMが問題解決チームで異なる役割を演じるように促し、異なるロールプレイエージェントが目的のタスクを協調的に解決するように促します。 特に、異なる役割に異なる推論パスを適用することは、マルチエージェントシナリオにおいて、数発のプロンプトアプローチを実装する効果的な戦略であることがわかった。 実験により,提案手法が2つの大学レベルの科学問題に対して,競争基準よりも有効であることを実証した。 我々のさらなる分析は、LSMに異なる役割や専門家を単独で演じるよう促すことの必要性を示している。 https://github.com/amazon-science/comm-prompt

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