論文の概要: VisionCoder: Empowering Multi-Agent Auto-Programming for Image Processing with Hybrid LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19245v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 01:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:38:01.628834
• Title: VisionCoder: Empowering Multi-Agent Auto-Programming for Image Processing with Hybrid LLMs
• Title（参考訳）: VisionCoder: ハイブリッドLLMによる画像処理のためのマルチエージェントオートプログラミング
• Authors: Zixiao Zhao, Jing Sun, Zhiyuan Wei, Cheng-Hao Cai, Zhe Hou, Jin Song Dong,
• Abstract要約: 本稿では,自動プログラミングタスクを協調的に完了するマルチエージェントフレームワークを提案する。 各エージェントは、仮想組織をまとめて形成する、ソフトウェア開発サイクルにおいて、明確な役割を担います。 このフレームワークは、プロジェクト、モジュール、ファンクションレベルにまたがるツリー構造化の思考分布と開発メカニズムを確立することで、コスト効率と効率的なソリューションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.380216582290025
• License:
• Abstract: In the field of automated programming, large language models (LLMs) have demonstrated foundational generative capabilities when given detailed task descriptions. However, their current functionalities are primarily limited to function-level development, restricting their effectiveness in complex project environments and specific application scenarios, such as complicated image-processing tasks. This paper presents a multi-agent framework that utilises a hybrid set of LLMs, including GPT-4o and locally deployed open-source models, which collaboratively complete auto-programming tasks. Each agent plays a distinct role in the software development cycle, collectively forming a virtual organisation that works together to produce software products. By establishing a tree-structured thought distribution and development mechanism across project, module, and function levels, this framework offers a cost-effective and efficient solution for code generation. We evaluated our approach using benchmark datasets, and the experimental results demonstrate that VisionCoder significantly outperforms existing methods in image processing auto-programming tasks.
• Abstract（参考訳）: 自動プログラミングの分野では、大規模言語モデル(LLM)が詳細なタスク記述を与えると、基礎的な生成能力を実証している。 しかし、現在の機能は主に機能レベルの開発に限られており、複雑なプロジェクト環境や複雑な画像処理タスクのような特定のアプリケーションシナリオでの有効性を制限する。 本稿では、GPT-4oやローカルにデプロイされたオープンソースモデルなど、協調的に自動プログラミングタスクを完結させるハイブリッドLLMの集合を利用するマルチエージェントフレームワークを提案する。 各エージェントは、ソフトウェア開発サイクルにおいて、ソフトウェア製品を生産するために協力して働く仮想組織を形成する、明確な役割を担います。 このフレームワークは、プロジェクト、モジュール、関数レベルをまたいだツリー構造化された思考分布と開発メカニズムを確立することで、コード生成のためのコスト効率と効率的なソリューションを提供します。 提案手法をベンチマーク・データセットを用いて評価した結果,VisionCoderは画像処理による自動プログラムタスクにおいて,既存の手法よりも優れていたことが実証された。

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