論文の概要: EVINCE: Optimizing Multi-LLM Dialogues Using Conditional Statistics and Information Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14575v4
• Date: Wed, 29 Jan 2025 20:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 18:42:09.721314
• Title: EVINCE: Optimizing Multi-LLM Dialogues Using Conditional Statistics and Information Theory
• Title（参考訳）: EVINCE:条件統計と情報理論を用いた複数LLM対話の最適化
• Authors: Edward Y. Chang,
• Abstract要約: EVINCEはマルチLLM対話を最適化するための新しいフレームワークである。 マルチエージェントディベート(MAS)フレームワークの制限に対処する。 $EVINCE$は、マルチLLMコラボレーションのための構造化され、非常に効果的なフレームワークとして登場します。
• 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: EVINCE (Entropy and Variation IN Conditional Exchanges) is a novel framework for optimizing multi-LLM dialogues using conditional statistics and information theory. It addresses limitations in multi-agent debate (MAS) frameworks, where multiple LLMs ``chat'' without behavior modulation or mutual information quality assessment. Using dual entropy optimization to balance perspective diversity and prior knowledge, $\EVINCE$ provides quantitative tools to dynamically regulate LLM linguistic behaviors. When mutual information is low and both cross-entropy and Wasserstein distance are high, EVINCE promotes contentious dialogues to expose diverse perspectives and uncover inconsistencies. Conversely, as cross-entropy decreases and mutual information stabilizes, it transitions discussions into a conciliatory phase, encouraging compromise and acknowledgment of valid points. Using information-theoretic metrics and optimizing mutual information, $\EVINCE$ emerges as a structured and highly effective framework for multi-LLM collaboration.
• Abstract（参考訳）: EVINCE(Entropy and Variation in Conditional Exchanges)は、条件統計と情報理論を用いて複数LLM対話を最適化するための新しいフレームワークである。 マルチエージェント・ディベート(MAS)フレームワークでは、振る舞いの変調や相互情報品質評価を伴わずに複数のLDM ``chat'' の制限に対処する。 双対エントロピー最適化を用いて視点の多様性と事前知識のバランスをとることで、$\EVINCE$はLLM言語の振る舞いを動的に制御するための定量的ツールを提供する。 相互情報が低く、クロスエントロピーとワッサーシュタイン距離が高い場合、EVINCEは多様な視点を公開し、矛盾を明らかにするために論争的な対話を促進する。 逆に、クロスエントロピーが減少し、相互情報が安定すると、議論は和解の段階に移行し、妥協と有効点の承認を奨励する。 情報理論のメトリクスを使用し、相互情報を最適化する$\EVINCE$は、マルチLLMコラボレーションのための構造化され、非常に効果的なフレームワークとして登場します。

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