論文の概要: An Electoral Approach to Diversify LLM-based Multi-Agent Collective Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15168v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 17:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:00.961136
• Title: An Electoral Approach to Diversify LLM-based Multi-Agent Collective Decision-Making
• Title（参考訳）: LLMに基づく多エージェント集団決定過程の多様化に向けた電算的アプローチ
• Authors: Xiutian Zhao, Ke Wang, Wei Peng,
• Abstract要約: 本稿では,様々な選好投票機構を組み込んだ選挙用CDMモジュールであるGEDIについて述べる。 いくつかのCDM機構は3つのエージェントでも正のシナジーを発生させることがわかった。 投票ベースの手法は、単一障害点に対するロバスト性や、ヒットレート@kや主観的影響の多様性も示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.723531714964794
• License:
• Abstract: Modern large language models (LLMs) have exhibited cooperative synergy on complex task-solving, and collective decision-making (CDM) is a pivotal component in LLM-based multi-agent collaboration frameworks. Our survey on 52 recent such systems uncovers a severe lack of diversity, with a heavy reliance on dictatorial and plurality voting for CDM. Through the lens of social choice theory, we scrutinize widely-adopted CDM methods and identify their limitations. To enrich current landscape of LLM-based CDM, we present GEDI, an electoral CDM module that incorporates various ordinal preferential voting mechanisms. Our empirical case study across three benchmarks shows that the integration of certain CDM methods can markedly improve the reasoning capabilities and robustness of some leading LLMs, all without requiring intricate system designs. Additionally, we find that some CDM mechanisms generate positive synergies even with as few as three agents. The voting-based methods also demonstrate robustness against single points of failure, as well as diversity in terms of hit-rate@k and subject-wise impacts.
• Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスク解決において協調的なシナジーを示しており、総合的意思決定(CDM)はLLMベースのマルチエージェントコラボレーションフレームワークにおいて重要なコンポーネントである。 近年の52のシステムを対象とした調査では, CDMの独裁的・複数投票に大きく依存し, 多様性の欠如が判明した。 社会的選択論のレンズを通して、広く採用されているCDM手法を精査し、その限界を特定する。 LLM ベースの CDM の現況を豊かにするために,様々な順序投票機構を組み込んだ選挙用 CDM モジュール GEDI を提案する。 3つのベンチマークによる実証的なケーススタディにより、特定のCDMメソッドの統合は、複雑なシステム設計を必要とせずに、いくつかの主要なLCMの推論能力と堅牢性を著しく改善できることが示された。 さらに、いくつかのCDM機構は、3つのエージェントでも正の相乗効果を生じることが判明した。 投票ベースの手法は、単一障害点に対する堅牢性や、ヒットレート@kや主観的影響の多様性も示している。

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