論文の概要: Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08115v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 17:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 05:15:31.438616
• Title: Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System
• Title（参考訳）: Optima: LLMに基づくマルチエージェントシステムにおける有効性と効率の最適化
• Authors: Weize Chen, Jiarui Yuan, Chen Qian, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。 通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。 本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.25394449773052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) based multi-agent systems (MAS) show remarkable potential in collaborative problem-solving, yet they still face critical challenges: low communication efficiency, poor scalability, and a lack of effective parameter-updating optimization methods. We present Optima, a novel framework that addresses these issues by significantly enhancing both communication efficiency and task effectiveness in LLM-based MAS through LLM training. Optima employs an iterative generate, rank, select, and train paradigm with a reward function balancing task performance, token efficiency, and communication readability. We explore various RL algorithms, including Supervised Fine-Tuning, Direct Preference Optimization, and their hybrid approaches, providing insights into their effectiveness-efficiency trade-offs. We integrate Monte Carlo Tree Search-inspired techniques for DPO data generation, treating conversation turns as tree nodes to explore diverse interaction paths. Evaluated on common multi-agent tasks, including information-asymmetric question answering and complex reasoning, Optima shows consistent and substantial improvements over single-agent baselines and vanilla MAS based on Llama 3 8B, achieving up to 2.8x performance gain with less than 10\% tokens on tasks requiring heavy information exchange. Moreover, Optima's efficiency gains open new possibilities for leveraging inference-compute more effectively, leading to improved inference-time scaling laws. By addressing fundamental challenges in LLM-based MAS, Optima shows the potential towards scalable, efficient, and effective MAS (https://chenweize1998.github.io/optima-project-page).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、協調的な問題解決において顕著な可能性を秘めているが、通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新最適化手法の欠如といった重大な課題に直面している。 LLMをベースとしたMASにおける通信効率とタスク効率を大幅に向上させることにより,これらの問題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。 Optimaは、タスクパフォーマンス、トークン効率、通信可読性のバランスをとる報酬関数を備えた反復生成、ランク、セレクト、およびトレインパラダイムを採用している。 我々は、Supervised Fine-Tuning、Direct Preference Optimization、およびそれらのハイブリッドアプローチを含む様々なRLアルゴリズムを探索し、その有効性と効率のトレードオフに関する洞察を提供する。 我々はモンテカルロ木探索にインスパイアされたDPOデータ生成技術を統合し、会話ターンをツリーノードとして扱い、多様な相互作用経路を探索する。 情報非対称な質問応答や複雑な推論を含む一般的なマルチエージェントタスクに基づいて評価されたOptimaは、Llama 3 8Bに基づく単一エージェントベースラインとバニラMASに対して一貫性と実質的な改善を示し、大量の情報交換を必要とするタスクに対して10\%未満のトークンで最大2.8倍のパフォーマンス向上を達成する。 さらに、Optimaの効率は推論計算をより効果的に活用する新しい可能性を得ることができ、推論時間スケーリング法則が改善される。 LLMベースのMASの根本的な課題に対処することで、Optimaはスケーラブルで効率的で効果的なMAS(https://chenweize1998.github.io/optima-project-page)の可能性を示す。

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