論文の概要: EVINCE: Optimizing Adversarial LLM Dialogues via Conditional Statistics and Information Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14575v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 18:48:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 17:40:47.418108
• Title: EVINCE: Optimizing Adversarial LLM Dialogues via Conditional Statistics and Information Theory
• Title（参考訳）: EVINCE:条件統計と情報理論による逆LLM対話の最適化
• Authors: Edward Y. Chang,
• Abstract要約: 汎用人工知能(AGI)を進化させる対話フレームワークEVINCE(Entropy and Variation in Conditional Exchanges)を紹介する。 我々は、大言語モデル(LLM)の予測精度、堅牢性、安定性を改善するために、敵対的議論と新しい双対エントロピー理論を活用する。 我々は、EVINCEを医療に適用し、疾患診断の改善を示し、ドメイン間の意思決定におけるその広範な影響について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces EVINCE (Entropy and Variation IN Conditional Exchanges), a dialogue framework advancing Artificial General Intelligence (AGI) by enhancing versatility, adaptivity, and reasoning in large language models (LLMs). Leveraging adversarial debate and a novel dual entropy theory, EVINCE improves prediction accuracy, robustness, and stability in LLMs by integrating statistical modeling, information theory, and machine learning to balance diverse perspective exploration with strong prior exploitation. The framework's effectiveness is demonstrated through consistent convergence of information-theoretic metrics, particularly improved mutual information, fostering productive LLM collaboration. We apply EVINCE to healthcare, showing improved disease diagnosis, and discuss its broader implications for decision-making across domains. This work provides theoretical foundations and empirical validation for EVINCE, paving the way for advancements in LLM collaboration and AGI development.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における汎用性,適応性,推論を向上し,人工知能(AGI)を進化させる対話フレームワークであるEVINCE(Entropy and Variation in Conditional Exchanges)を紹介する。 対立論と新しい双対エントロピー理論を取り入れたEVINCEは、統計的モデリング、情報理論、機械学習を統合することにより、LLMの予測精度、堅牢性、安定性を改善し、多様な視点探索と強力な事前利用とのバランスをとる。 このフレームワークの有効性は、情報理論メトリクスの一貫性のある収束、特に相互情報の改善、生産的LLMコラボレーションの促進を通じて実証される。 我々は、EVINCEを医療に適用し、疾患診断の改善を示し、ドメイン間の意思決定におけるその広範な影響について議論する。 この研究は、EVINCEの理論的基礎と実証的な検証を提供し、LLMコラボレーションとAGI開発における進歩の道を開く。

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