論文の概要: Adversarial Multi-Agent Evaluation of Large Language Models through Iterative Debates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04663v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 21:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 02:37:51.149829
• Title: Adversarial Multi-Agent Evaluation of Large Language Models through Iterative Debates
• Title（参考訳）: 反復的議論による大規模言語モデルの対立的マルチエージェント評価
• Authors: Chaithanya Bandi, Abir Harrasse,
• Abstract要約: 本稿では,対話エージェントのアンサンブル内で,大規模言語モデル(LLM)を提唱者として解釈するフレームワークを提案する。 このアプローチは、従来の人間ベースの評価や自動メトリクスと比較して、よりダイナミックで包括的な評価プロセスを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores optimal architectures for evaluating the outputs of large language models (LLMs) using LLMs themselves. We propose a novel framework that interprets LLMs as advocates within an ensemble of interacting agents, allowing them to defend their answers and reach conclusions through a judge and jury system. This approach offers a more dynamic and comprehensive evaluation process compared to traditional human-based assessments or automated metrics. We discuss the motivation behind this framework, its key components, and comparative advantages. We also present a probabilistic model to evaluate the error reduction achieved by iterative advocate systems. Finally, we outline experiments to validate the effectiveness of multi-advocate architectures and discuss future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLM自体を用いた大規模言語モデル(LLM)の出力評価のための最適アーキテクチャについて検討する。 本稿では, LLMを対話エージェントのアンサンブル内での支持者として解釈し, その回答を守り, 審査員と陪審員のシステムを通じて結論に達することのできる, 新たな枠組みを提案する。 このアプローチは、従来の人間ベースの評価や自動メトリクスと比較して、よりダイナミックで包括的な評価プロセスを提供します。 このフレームワークの背景にあるモチベーション、主要なコンポーネント、および比較上の利点について論じる。 また,反復的アドボケートシステムによって達成される誤差低減を評価する確率モデルを提案する。 最後に,マルチアドボケートアーキテクチャの有効性を検証する実験の概要と今後の研究方向性について述べる。

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