論文の概要: Organizing a Society of Language Models: Structures and Mechanisms for Enhanced Collective Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03825v1
• Date: Mon, 6 May 2024 20:15:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-08 18:04:44.952619
• Title: Organizing a Society of Language Models: Structures and Mechanisms for Enhanced Collective Intelligence
• Title（参考訳）: 言語モデル社会の組織化:集団知能の強化のための構造とメカニズム
• Authors: Silvan Ferreira, Ivanovitch Silva, Allan Martins,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルからコミュニティ構造への変換手法を提案する。 協力型AIシステムに特有のメリットと課題を提示する,階層的,フラット,ダイナミック,フェデレートされたさまざまな組織モデルについて検討する。 このようなコミュニティの実装は、AIにおける問題解決能力を改善するための大きな約束を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in Large Language Models (LLMs) have significantly expanded their applications across various domains. However, the effectiveness of LLMs is often constrained when operating individually in complex environments. This paper introduces a transformative approach by organizing LLMs into community-based structures, aimed at enhancing their collective intelligence and problem-solving capabilities. We investigate different organizational models-hierarchical, flat, dynamic, and federated-each presenting unique benefits and challenges for collaborative AI systems. Within these structured communities, LLMs are designed to specialize in distinct cognitive tasks, employ advanced interaction mechanisms such as direct communication, voting systems, and market-based approaches, and dynamically adjust their governance structures to meet changing demands. The implementation of such communities holds substantial promise for improve problem-solving capabilities in AI, prompting an in-depth examination of their ethical considerations, management strategies, and scalability potential. This position paper seeks to lay the groundwork for future research, advocating a paradigm shift from isolated to synergistic operational frameworks in AI research and application.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) の開発は、様々な領域にまたがってアプリケーションを大きく拡大している。 しかし、複雑な環境で個別に運用する場合、LLMの有効性は制約されることが多い。 本稿では,LLMをコミュニティベース構造に整理し,その集合的知性と問題解決能力の向上をめざして,変革的アプローチを提案する。 協力型AIシステムに特有のメリットと課題を提示する,階層的,フラット,ダイナミック,フェデレートされたさまざまな組織モデルについて検討する。 これらの構造されたコミュニティの中で、LLMは異なる認知タスクを専門化し、直接コミュニケーション、投票システム、市場ベースのアプローチといった高度な相互作用メカニズムを採用し、変化する要求を満たすためにガバナンス構造を動的に調整するように設計されている。 このようなコミュニティの実装は、AIにおける問題解決能力を改善するための大きな可能性を秘めており、倫理的考察、管理戦略、スケーラビリティの可能性の徹底的な検証を促している。 このポジションペーパーは、AI研究と応用における孤立した運用フレームワークからシナジスティックな運用フレームワークへのパラダイムシフトを提唱し、将来の研究の基盤を築こうとしている。

関連論文リスト

• Advancing Multi-Agent Systems Through Model Context Protocol: Architecture, Implementation, and Applications [0.0]
  本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)によるマルチエージェントシステムの進化のための包括的フレームワークを提案する。 我々は、統合理論基盤、高度なコンテキスト管理技術、スケーラブルな調整パターンを開発することで、AIエージェントアーキテクチャに関するこれまでの研究を拡張した。 私たちは、現在の制限、新たな研究機会、そして業界全体にわたる潜在的な変革的応用を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-26T03:43:03Z)
• A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems [93.8285345915925]
  推論(Reasoning)は、論理的推論、問題解決、意思決定を可能にする基本的な認知プロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、推論は高度なAIシステムを区別する重要な能力として浮上した。 我々は,(1)推論が達成される段階を定義するレジーム,(2)推論プロセスに関与するコンポーネントを決定するアーキテクチャの2つの側面に沿って既存の手法を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T01:27:49Z)
• Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
• Towards Agentic Recommender Systems in the Era of Multimodal Large Language Models [75.4890331763196]
  大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、エージェントAIシステムの出現につながっている。 LLMベースのAgentic RS(LLM-ARS)は、よりインタラクティブで、コンテキストを認識し、プロアクティブなレコメンデーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T22:37:15Z)
• A Survey on Post-training of Large Language Models [185.51013463503946]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を根本的に変革し、会話システムから科学的探索まで、さまざまな領域で欠かせないものにしている。 これらの課題は、制限された推論能力、倫理的不確実性、最適なドメイン固有のパフォーマンスといった欠点に対処するために、先進的な訓練後言語モデル(PoLM)を必要とする。 本稿では,5つのコアパラダイムにまたがるPoLMの進化を体系的に追跡する,最初の包括的調査について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-08T05:41:42Z)
• Agentic LLM Framework for Adaptive Decision Discourse [2.4919169815423743]
  本研究では,実世界のエージェント型大規模言語モデル(LLM)フレームワークを紹介する。 従来の意思決定支援ツールとは異なり、このフレームワークは対話、トレードオフ探索、エージェント間の相互作用によって生成される創発的なシナジーを強調している。 その結果、第1次探索がいかに堅牢で公平なレコメンデーションパスを育むかが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T03:46:37Z)
• Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs [6.545098975181273]
  マルチエージェントシステム(Multi-Agent Systems、MAS)は、知的エージェントのグループによる複雑なタスクの協調と解決を可能にする。 この研究は、MASの協調的な側面に関する広範な調査を提供し、将来の研究を導くための枠組みを紹介している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T19:56:50Z)
• Cognitive LLMs: Towards Integrating Cognitive Architectures and Large Language Models for Manufacturing Decision-making [51.737762570776006]
  LLM-ACTRは、ヒトに適応し、多目的な意思決定を提供する新しいニューロシンボリックアーキテクチャである。 我々のフレームワークは、ACT-Rの内部決定過程の知識を潜在神経表現として抽出し、組み込む。 デザイン・フォー・マニュファクチャリング・タスクに関する我々の実験は、タスク性能の向上と基礎的意思決定能力の向上を両立させたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T11:49:53Z)
• Efficient Adaptation in Mixed-Motive Environments via Hierarchical Opponent Modeling and Planning [51.52387511006586]
  本稿では,HOP(Hierarchical Opponent Modeling and Planning)を提案する。 HOPは階層的に2つのモジュールから構成される: 相手の目標を推論し、対応する目標条件のポリシーを学ぶ、反対モデリングモジュール。 HOPは、さまざまな未確認エージェントと相互作用する際、優れた少数ショット適応能力を示し、セルフプレイのシナリオで優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T08:48:06Z)
• Transforming Competition into Collaboration: The Revolutionary Role of Multi-Agent Systems and Language Models in Modern Organizations [0.0]
  本稿では,マルチエージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく計算エンティティがユーザインタラクションに与える影響について考察する。 提案手法では,大規模言語モデル (LLM) から発達したエージェントを用いて,行動要素を考慮したプロトタイピングを行う。 我々は,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく革新的な利用に基づいて,組織戦略に有用なエージェントの開発の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T15:56:10Z)
• Solution-oriented Agent-based Models Generation with Verifier-assisted Iterative In-context Learning [10.67134969207797]
  エージェントベースのモデル(ABM)は、仮説的な解決策やポリシーの提案と検証に不可欠なパラダイムである。 大きな言語モデル(LLM)は、ドメイン間の知識とプログラミング能力をカプセル化することで、このプロセスの難しさを軽減できる可能性がある。 SAGEは、ターゲット問題に対する自動モデリングおよびソリューション生成のために設計された、汎用的なソリューション指向のABM生成フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T07:59:06Z)
• Semantic Computing for Organizational Effectiveness: From Organization Theory to Practice through Semantics-Based Modelling [0.0]
  私たちのモデルの主な特徴は、推論可能な依存関係、説明可能な調整と協力のリスク、組織内の依存関係構造をどのように変更してリスクを軽減するかについての実行可能な洞察などです。 我々のアプローチは、既存の組織理論から有形で現実的な価値を導出する意味論の変革の可能性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T19:37:35Z)
• Balancing Autonomy and Alignment: A Multi-Dimensional Taxonomy for Autonomous LLM-powered Multi-Agent Architectures [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、洗練された言語理解と生成能力を備えた人工知能の分野に革命をもたらした。 本稿では,LLMを用いた自律型マルチエージェントシステムが自律性とアライメントの動的相互作用をどのようにバランスさせるかを分析するために,総合的な多次元分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T16:37:29Z)
• Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View [60.80731090755224]
  本稿では,理論的洞察を用いた実用実験により,現代NLPシステム間の協調機構を解明する。 我々は, LLMエージェントからなる4つの独特な社会をつくり, それぞれのエージェントは, 特定の特性(容易性, 過信性)によって特徴づけられ, 異なる思考パターン(議論, ふりかえり)と協調する。 以上の結果から, LLMエージェントは, 社会心理学理論を反映した, 適合性やコンセンサスリーディングといった人間的な社会的行動を示すことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T15:05:52Z)
• Corex: Pushing the Boundaries of Complex Reasoning through Multi-Model Collaboration [83.4031923134958]
  Corexは,大規模言語モデルを自律エージェントに変換する,新たな汎用戦略スイートだ。 人間の振る舞いにインスパイアされたCorexは、Debate、Review、Retrieveモードといった多様なコラボレーションパラダイムによって構成されている。 我々は,複数のLDMを協調的に演奏することで,既存の手法に比べて性能が著しく向上することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T07:11:39Z)
• Synergistic Integration of Large Language Models and Cognitive Architectures for Robust AI: An Exploratory Analysis [12.9222727028798]
  本稿では、知的行動を示す人工知能エージェントの開発に使用される2つのAIサブセクタの統合について考察する:大規模言語モデル(LLM)と認知アーキテクチャ(CA)である。 我々は3つの統合的アプローチを提案し、それぞれ理論モデルに基づいて、予備的な経験的証拠によって支持される。 これらのアプローチは、LSMとCAの長所を活用すると同時に、弱点を軽減し、より堅牢なAIシステムの開発を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T21:42:47Z)
• Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed Learning Systems [71.14339738190202]
  民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。 本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

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。