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: 処理完了
• 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。

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