論文の概要: Self-Reflection in LLM Agents: Effects on Problem-Solving Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06682v1
• Date: Sun, 5 May 2024 18:56:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 03:17:55.494740
• Title: Self-Reflection in LLM Agents: Effects on Problem-Solving Performance
• Title（参考訳）: LLM剤の自己反射:問題溶解性能への影響
• Authors: Matthew Renze, Erhan Guven,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における自己回帰が問題解決性能に及ぼす影響について検討した。 各質問に対して, 誤りを反映するように8種類の自己反射型LLMエージェントを指示した。 このガイダンスを用いて、各自己表現エージェントは、同じ質問を再回答しようと試みた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we investigated the effects of self-reflection in large language models (LLMs) on problem-solving performance. We instructed nine popular LLMs to answer a series of multiple-choice questions to provide a performance baseline. For each incorrectly answered question, we instructed eight types of self-reflecting LLM agents to reflect on their mistakes and provide themselves with guidance to improve problem-solving. Then, using this guidance, each self-reflecting agent attempted to re-answer the same questions. Our results indicate that LLM agents are able to significantly improve their problem-solving performance through self-reflection ($p < 0.001$). In addition, we compared the various types of self-reflection to determine their individual contribution to performance. All code and data are available on GitHub at https://github.com/matthewrenze/self-reflection
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における自己回帰が問題解決性能に及ぼす影響について検討した。 我々は9つの人気のあるLCMに対して,パフォーマンスベースラインを提供するために,複数の質問に回答するように指示した。 各質問に対して, 誤りを反映し, 問題解決のためのガイダンスを提供するために, 8種類の自己表現型LLMエージェントを指示した。 そして、このガイダンスを用いて、各自己表現エージェントは、同じ質問を再回答しようと試みた。 以上の結果から, LLM エージェントは自己回帰 (0.001$) により, 問題解決性能を著しく向上させることができることが示唆された。 さらに,各種の自己回帰を比較検討し,個人による演奏への貢献度について検討した。 すべてのコードとデータはGitHubでhttps://github.com/matthewrenze/self-reflectionで公開されている。

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