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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14575v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 02:30:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:23:50.235818
• 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: 本稿では,条件付き統計と情報理論を用いたマルチLLM対話を最適化するフレームワークEVINCEを紹介する。 疾患診断からニュースデバイアスに至るまで,単一LLMよりも一貫した改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
• License:
• Abstract: This paper introduces EVINCE (Entropy and Variation IN Conditional Exchanges), a framework that optimizes multi-LLM dialogues using conditional statistics and information theory. EVINCE introduces dual entropy optimization to balance perspective diversity with prior knowledge, providing quantitative measures for modulating LLM interactions. Through information-theoretic metrics and mutual information optimization, the framework demonstrates consistent improvement over single-LLM performance in applications ranging from disease diagnosis to news debiasing. We present theoretical foundations and empirical validation for this structured approach to LLM collaboration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,条件統計と情報理論を用いて複数LLM対話を最適化するEVINCE(Entropy and Variation in Conditional Exchanges)を提案する。 EVINCEは、視点の多様性と事前知識のバランスをとるために二重エントロピー最適化を導入し、LLM相互作用を調整するための定量的尺度を提供する。 このフレームワークは、情報理論のメトリクスと相互情報最適化を通じて、病気の診断からニュースの偏りに至るまでのアプリケーションにおいて、単一LLMの性能よりも一貫した改善を示す。 この構造的アプローチの理論的基礎と実証的検証をLLMコラボレーションに提示する。

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