論文の概要: Fleet of Agents: Coordinated Problem Solving with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06691v2
• Date: Thu, 17 Apr 2025 02:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:34:53.040769
• Title: Fleet of Agents: Coordinated Problem Solving with Large Language Models
• Title（参考訳）: エージェントのフリート:大規模言語モデルを用いた協調的問題解決
• Authors: Nearchos Potamitis, Lars Klein, Roland Aydin, Robert West, Caglar Gulcehre, Akhil Arora,
• Abstract要約: Fleet of Agents(FoA)は、動的ツリー検索をナビゲートするエージェントとして大きな言語モデルを利用する、原則化されたフレームワークである。 FoAは多数のエージェントを発生させ、それぞれが自律的に検索空間を探索し、次に選択フェーズを行う。 FoAはすべてのベンチマーク手法の中で最高のコスト品質のトレードオフを実現し、FoA + LMA3.2-11BはLlama3.2-90Bモデルを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.167121757937062
• License:
• Abstract: While numerous frameworks have been developed to enhance the reasoning abilities of large language models (LLMs), there is a scarcity of methods that effectively balance the trade-off between cost and quality. In this paper, we introduce Fleet of Agents (FoA), a novel and intuitive yet principled framework utilizing LLMs as agents to navigate through dynamic tree searches, employing a genetic-type particle filtering approach. FoA spawns a multitude of agents, each exploring the search space autonomously, followed by a selection phase where resampling based on a heuristic value function optimizes the balance between exploration and exploitation. This mechanism enables dynamic branching, adapting the exploration strategy based on discovered solutions. We conduct extensive experiments on three benchmark tasks, ``Game of 24'', ``Mini-Crosswords'', and ``WebShop'', utilizing four different LLMs, ``GPT-3.5'', ``GPT-4'', ``LLaMA3.2-11B'', and ``LLaMA3.2-90B''. On average across all tasks and LLMs, FoA obtains a quality improvement of ~5% while requiring only ~40% of the cost of previous SOTA methods. Notably, our analyses reveal that (1) FoA achieves the best cost-quality trade-off among all benchmarked methods and (2) FoA + LLaMA3.2-11B surpasses the Llama3.2-90B model. FoA is publicly available at https://github.com/au-clan/FoA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるために、多くのフレームワークが開発されているが、コストと品質のトレードオフを効果的にバランスさせる手法が不足している。 本稿では,LLMを動的木探索のエージェントとして利用し,遺伝子型粒子フィルタリングを用いた新規かつ直感的なFoA(Fleet of Agents)を提案する。 FoAは多数のエージェントを生成し、それぞれが自律的に検索空間を探索し、続いてヒューリスティックな値関数に基づく再サンプリングが探索と搾取のバランスを最適化する選択フェーズを発生させる。 このメカニズムは動的分岐を可能にし、発見された解に基づいて探索戦略を適用する。 我々は,3つのベンチマークタスク, ``GPT-3.5'', ``GPT-4'', ``LLaMA3.2-11B'', ``LLaMA3.2-90B''の4つの異なるLCMを活用して, ``Game of 24'', ``Mini-Crosswords'', ``WebShop''の3つの実験を行った。 すべてのタスクとLLMで平均して、FoAは従来のSOTAメソッドのコストの約40%しか必要とせず、品質が約5%向上する。 特に,(1)FoAはすべてのベンチマーク手法の中で最高のコスト品質のトレードオフを達成し,(2)FoA + LLaMA3.2-11BはLlama3.2-90Bモデルを上回った。 FoAはhttps://github.com/au-clan/FoA.comで公開されている。

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