Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smurfs: Leveraging Multiple Proficiency Agents with Context-Efficiency for Tool Planning

論文の概要: Smurfs: Leveraging Multiple Proficiency Agents with Context-Efficiency for Tool Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05955v3
Date: Mon, 24 Jun 2024 02:44:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 00:53:00.477724
Title: Smurfs: Leveraging Multiple Proficiency Agents with Context-Efficiency for Tool Planning
Title（参考訳）: Smurfs: ツールプランニングにコンテキスト効率で複数の熟練エージェントを活用する
Authors: Junzhi Chen, Juhao Liang, Benyou Wang,
Abstract要約: Smurfs'は、大規模言語モデルの応用に革命をもたらすために設計された最先端のマルチエージェントフレームワークである。 Smurfは、余分なコストなしで複雑なタスクを解くモデルの能力を高めることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.635361844362794
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has opened up unprecedented possibilities for automating complex tasks that are often comparable to human performance. Despite their capabilities, LLMs still encounter difficulties in completing tasks that require high levels of accuracy and complexity due to their inherent limitations in handling multifaceted problems single-handedly. This paper introduces `Smurfs', a cutting-edge multi-agent framework designed to revolutionize the application of LLMs. By seamlessly transforming a conventional LLM into a synergistic multi-agent ensemble, Smurfs can enhance the model's ability to solve complex tasks at no additional cost. This is achieved through innovative prompting strategies that allocate distinct roles within the model, thereby facilitating collaboration among specialized agents and forming an intelligent multi-agent system. Our empirical investigation on both open-ended task of StableToolBench and closed-ended task on HotpotQA showcases Smurfs' superior capability in intricate tool utilization scenarios. Notably, Smurfs outmatches all the baseline methods in both experiments, setting new state-of-the-art performance. Furthermore, through comprehensive ablation studies, we dissect the contribution of the core components of the multi-agent framework to its overall efficacy. This not only verifies the effectiveness of the framework, but also sets a route for future exploration of multi-agent LLM systems.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、人間のパフォーマンスに匹敵する複雑なタスクを自動化するという前例のない可能性を開いた。それらの能力にもかかわらず、LLMはシングルハンドで多面的問題を扱うのに固有の制限があるため、高いレベルの精度と複雑さを必要とするタスクを完了させるのに依然として困難に直面している。本稿では,LDMの応用に革命をもたらすために設計された最先端のマルチエージェントフレームワークであるSmurfsを紹介する。従来のLLMを相乗的なマルチエージェントアンサンブルにシームレスに変換することで、Smurfsは複雑なタスクを余分なコストで解く能力を高めることができる。これは、モデル内の異なる役割を割り当て、特殊エージェント間のコラボレーションを促進し、インテリジェントなマルチエージェントシステムを形成する革新的なプロンプト戦略によって達成される。 StableToolBenchのオープンエンドタスクとHotpotQAのクローズドエンドタスクの両方に関する実証的研究は、複雑なツール利用シナリオにおけるSmurfsの優れた能力を示している。特に、Smurfsは両方の実験ですべてのベースラインメソッドに匹敵し、新しい最先端のパフォーマンスを設定できる。さらに、包括的アブレーション研究を通じて、マルチエージェントフレームワークのコアコンポーネントの全体的な有効性への貢献を識別する。これは、フレームワークの有効性を検証するだけでなく、将来のマルチエージェントLLMシステムの探索ルートも設定する。

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