論文の概要: Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11527v2
- Date: Tue, 5 Nov 2024 01:34:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 20:01:55.126202
- Title: Improving LLM Reasoning with Multi-Agent Tree-of-Thought Validator Agent
- Title（参考訳）: マルチエージェントツリー・オブ・ソートバリケータ・エージェントによるLCM推論の改善
- Authors: Fatemeh Haji, Mazal Bethany, Maryam Tabar, Jason Chiang, Anthony Rios, Peyman Najafirad,
- Abstract要約: Tree of Thoughts (ToT) 法は複雑な質問応答タスクの推論を改善する可能性を示している。
マルチエージェント推論における重要な制限は、'Reasoner'エージェントによる推論経路の浅い探索である。
ToTをベースとしたReasonerエージェントとThought Validatorエージェントを組み合わせた新しいアプローチを提案する。
提案手法は,GSM8Kデータセットを用いた場合,既存の手法と比較して優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.439315294704368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent strategies have emerged as a promising approach to enhance the reasoning abilities of Large Language Models (LLMs) by assigning specialized roles in the problem-solving process. Concurrently, Tree of Thoughts (ToT) methods have shown potential in improving reasoning for complex question-answering tasks by exploring diverse reasoning paths. A critical limitation in multi-agent reasoning is the 'Reasoner' agent's shallow exploration of reasoning paths. While ToT strategies could help mitigate this problem, they may generate flawed reasoning branches, which could harm the trustworthiness of the final answer. To leverage the strengths of both multi-agent reasoning and ToT strategies, we introduce a novel approach combining ToT-based Reasoner agents with a Thought Validator agent. Multiple Reasoner agents operate in parallel, employing ToT to explore diverse reasoning paths. The Thought Validator then scrutinizes these paths, considering a Reasoner's conclusion only if its reasoning is valid. This method enables a more robust voting strategy by discarding faulty reasoning paths, enhancing the system's ability to tackle tasks requiring systematic and trustworthy reasoning. Our method demonstrates superior performance compared to existing techniques when evaluated on the GSM8K dataset, outperforming the standard ToT strategy by an average 5.6% across four LLMs. The code and related content can be found in: https://github.com/SecureAIAutonomyLab/MA-ToT
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるために,問題解決プロセスにおいて特別な役割を割り当てることによって,多エージェント戦略が有望なアプローチとして登場した。
同時に、Tree of Thoughts (ToT)法は、多様な推論経路を探索することによって、複雑な質問応答タスクの推論を改善する可能性を示している。
マルチエージェント推論における重要な制限は、'Reasoner'エージェントによる推論経路の浅い探索である。
ToT戦略はこの問題を緩和するのに役立つが、それらが欠陥のある推論ブランチを生成し、最終回答の信頼性を損なう可能性がある。
ToTをベースとしたReasonerエージェントとThought Validatorエージェントを組み合わせた新しいアプローチを提案する。
複数のReasonerエージェントが並列に動作し、ToTを使用して多様な推論経路を探索する。
思考検証者はこれらの経路を精査し、推論が妥当である場合に限り、推論者の結論を考える。
この方法では、不良推論経路を破棄し、体系的で信頼できる推論を必要とする課題に対処するシステムの能力を高めることで、より堅牢な投票戦略を可能にする。
提案手法は,GSM8Kデータセットを用いた場合よりも優れた性能を示し,標準のToT戦略を4つのLLMで平均5.6%上回る性能を示した。
コードとその関連コンテンツは、https://github.com/SecureAIAutonomyLab/MA-ToTを参照してください。
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