論文の概要: Problem-Solving in Language Model Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12374v2
- Date: Mon, 8 Jul 2024 06:23:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 01:10:12.825537
- Title: Problem-Solving in Language Model Networks
- Title（参考訳）: 言語モデルネットワークにおける問題解決
- Authors: Ciaran Regan, Alexandre Gournail, Mizuki Oka,
- Abstract要約: この研究は、マルチエージェント論争の概念をより一般的なネットワークトポロジに拡張する。
質問応答の正確さ、影響、コンセンサス、および集団に対する偏見の影響を測定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To improve the reasoning and question-answering capabilities of Large Language Models (LLMs), several multi-agent approaches have been introduced. While these methods enhance performance, the application of collective intelligence-based approaches to complex network structures and the dynamics of agent interactions remain underexplored. This work extends the concept of multi-agent debate to more general network topologies, measuring the question-answering accuracy, influence, consensus, and the effects of bias on the collective. The results show that random networks perform similarly to fully connected networks despite using significantly fewer tokens. Furthermore, a strong consensus among agents in correlates with correct answers, whereas divided responses typically indicate incorrect answers. Analysing the influence of the agents reveals a balance between self-reflection and interconnectedness; self-reflection aids when local interactions are incorrect, and local interactions aid when the agent itself is incorrect. Additionally, bias plays a strong role in system performance with correctly biased hub nodes boosting performance. These insights suggest that using random networks or scale-free networks with knowledgeable agents placed in central positions can enhance the overall performance of multi-agent systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論と質問応答能力を改善するために,複数のマルチエージェントアプローチが導入されている。
これらの手法によって性能が向上する一方、複雑なネットワーク構造への集合的知能に基づくアプローチの適用やエージェント相互作用のダイナミクスは未解明のままである。
この研究は、より一般的なネットワークトポロジへのマルチエージェント論争の概念を拡張し、質問答えの正確さ、影響、コンセンサス、偏見の影響を計測する。
その結果,トークンが著しく少ないにもかかわらず,ランダムネットワークは完全接続ネットワークと類似して動作することがわかった。
さらに、エージェント間の強いコンセンサスは正しい回答と相関するが、分割された応答は典型的には間違った回答を示す。
エージェントの影響を分析することで、自己反射と相互接続性のバランスが明らかになる。
さらに、バイアスがシステムのパフォーマンスに強く影響し、正しくバイアスされたハブノードによってパフォーマンスが向上する。
これらの知見は, エージェントを中央に配置したランダムネットワークやスケールフリーネットワークを用いることで, マルチエージェントシステム全体の性能を向上させることを示唆している。
関連論文リスト
- Scaling Large-Language-Model-based Multi-Agent Collaboration [75.5241464256688]
大規模言語モデルによるエージェントのパイオニア化は、マルチエージェントコラボレーションの設計パターンを暗示している。
神経スケーリング法則に触発された本研究では,マルチエージェント協調におけるエージェントの増加に類似の原理が適用されるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T11:02:04Z) - Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and
Interactivity Estimation [58.21683603243387]
本稿では,関係時間的推論を伴う3つの補助的タスクを提案し,それらを標準のディープラーニングフレームワークに統合する。
これらの補助的なタスクは、他の対話的エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。
提案手法は,標準評価指標の観点から,頑健かつ最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:57:42Z) - Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust
Closed-Loop Control [63.310780486820796]
繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。
パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T21:44:18Z) - Reward-Sharing Relational Networks in Multi-Agent Reinforcement Learning
as a Framework for Emergent Behavior [0.0]
ユーザ定義リレーショナルネットワークを通じて,ソーシャルなインタラクションをMARLセットアップに統合する。
エージェントとエージェントの関係が創発行動の出現に及ぼす影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-12T23:27:42Z) - The Impact of Network Connectivity on Collective Learning [1.370633147306388]
分散自律システムでは、システムの集団行動を管理する個々のエージェント間の相互作用である。
本稿では,ネットワークが集団学習の文脈における性能に与える影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-01T17:39:26Z) - Competing Adaptive Networks [56.56653763124104]
適応エージェントのチーム間での分散競争のためのアルゴリズムを開発する。
本稿では,生成的対向ニューラルネットワークの分散学習への応用について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-29T14:42:15Z) - Modelling Cooperation in Network Games with Spatio-Temporal Complexity [11.665246332943058]
複雑なグリッドワールドドメインにおける自己組織化協調の出現について検討する。
マルチエージェント深層強化学習を用いて,エージェント・ソサエティの多種多様なメカニズムをシミュレートした。
本手法は,人間および人工エージェントシステムにおける機構設計に影響を及ぼす。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-13T12:04:52Z) - Learning to Communicate and Correct Pose Errors [75.03747122616605]
本稿では、V2VNetで提案された設定について検討し、近くにある自動運転車が共同で物体検出と動き予測を協調的に行う方法を提案する。
本稿では,コミュニケーションを学習し,潜在的な誤りを推定し,それらの誤りについてコンセンサスを得るための新しいニューラルネットワーク推論フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-10T18:19:40Z) - Multi-Agent Decentralized Belief Propagation on Graphs [0.0]
対話的部分観測可能なマルコフ決定過程(I-POMDP)の問題点を考察する。
本稿では,この問題に対する分散的信念伝達アルゴリズムを提案する。
我々の研究は、ネットワーク化されたマルチエージェントI-POMDPのための分散的信念伝播アルゴリズムの最初の研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-06T18:16:26Z) - Ubiquitous Distributed Deep Reinforcement Learning at the Edge:
Analyzing Byzantine Agents in Discrete Action Spaces [0.06554326244334865]
本稿では,ビザンチンや誤作動剤の存在下で発生する多エージェント分散深層強化学習の課題について論じる。
個別行動の誤りが協調学習活動にどのように影響するかを示す。
分散マルチエージェントトレーニングにおけるアクター・クリティカル(A2C)を活かしたAtariテストベッドを用いたシミュレーション環境で実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-18T11:25:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。