論文の概要: Multi-Modal and Multi-Agent Systems Meet Rationality: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00252v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 01:17:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 08:04:10.306053
- Title: Multi-Modal and Multi-Agent Systems Meet Rationality: A Survey
- Title（参考訳）: 合理性を考慮したマルチモーダル・マルチエージェントシステム:サーベイ
- Authors: Bowen Jiang, Yangxinyu Xie, Xiaomeng Wang, Weijie J. Su, Camillo J. Taylor, Tanwi Mallick,
- Abstract要約: 合理性(Rationality)とは、論理的な思考と、証拠や論理的な規則に沿った決定によって特徴づけられる、理性によって導かれる性質である。
最近の研究は、一貫性と信頼性を高めるために、様々な種類のデータやツールと協調して働く複数のエージェントの強みを活用する試みである。
本稿では,マルチモーダルシステムとマルチエージェントシステムが,現状調査によって合理性に向かって進んでいるかを理解することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.11852705458977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rationality is the quality of being guided by reason, characterized by logical thinking and decision-making that align with evidence and logical rules. This quality is essential for effective problem-solving, as it ensures that solutions are well-founded and systematically derived. Despite the advancements of large language models (LLMs) in generating human-like text with remarkable accuracy, they present biases inherited from the training data, inconsistency across different contexts, and difficulty understanding complex scenarios involving multiple layers of context. Therefore, recent research attempts to leverage the strength of multiple agents working collaboratively with various types of data and tools for enhanced consistency and reliability. To that end, this paper aims to understand whether multi-modal and multi-agent systems are advancing toward rationality by surveying the state-of-the-art works, identifying advancements over single-agent and single-modal systems in terms of rationality, and discussing open problems and future directions. We maintain an open repository at https://github.com/bowen-upenn/MMMA_Rationality.
- Abstract（参考訳）: 合理性(Rationality)とは、論理的な思考と、証拠や論理的な規則に沿った決定によって特徴づけられる、理性によって導かれる性質である。
この品質は、ソリューションが十分に確立され、体系的に導出されることを保証するため、効果的な問題解決に不可欠である。
大きな言語モデル(LLM)が顕著な精度で人間に似たテキストを生成するのに進歩しているにもかかわらず、トレーニングデータから継承されたバイアス、異なるコンテキスト間での不整合、複数のコンテキスト層を含む複雑なシナリオを理解するのが困難である。
したがって、近年の研究は、一貫性と信頼性を高めるために、様々な種類のデータやツールと協調して働く複数のエージェントの強度を活用しようとしている。
そこで本稿は,マルチモーダルシステムとマルチエージェントシステムが合理性に向かって進んでいるかを理解することを目的として,現状を調査し,合理性の観点から単モーダルシステムと単モーダルシステムの進歩を特定し,オープンな問題と今後の方向性について議論する。
https://github.com/bowen-upenn/MMMA_Rationality.comでオープンリポジトリをメンテナンスしています。
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