論文の概要: Enhancing Financial Question Answering with a Multi-Agent Reflection Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21741v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 04:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:35.825758
• Title: Enhancing Financial Question Answering with a Multi-Agent Reflection Framework
• Title（参考訳）: マルチエージェント・リフレクション・フレームワークによる財務質問応答の強化
• Authors: Sorouralsadat Fatemi, Yuheng Hu,
• Abstract要約: 本稿では,各質問に対する推論ステップと最終回答を反映した批判エージェントを組み込んだマルチエージェントフレームワークを提案する。 以上の結果から,このフレームワークはシングルエージェント推論に比べて性能が著しく向上することが示された。 我々のフレームワークはLLaMA3.1-405B や GPT-4o-mini のようなより大きな単一エージェント LLM に匹敵する性能を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in numerous Natural Language Processing (NLP) tasks, they still struggle with financial question answering (QA), particularly when numerical reasoning is required. Recently, LLM-based multi-agent frameworks have demonstrated remarkable effectiveness in multi-step reasoning, which is crucial for financial QA tasks as it involves extracting relevant information from tables and text and then performing numerical reasoning on the extracted data to infer answers. In this study, we propose a multi-agent framework incorporating a critic agent that reflects on the reasoning steps and final answers for each question. Additionally, we enhance our system by adding multiple critic agents, each focusing on a specific aspect of the answer. Our results indicate that this framework significantly improves performance compared to single-agent reasoning, with an average performance increase of 15% for the LLaMA3-8B model and 5% for the LLaMA3-70B model. Furthermore, our framework performs on par with, and in some cases surpasses, larger single-agent LLMs such as LLaMA3.1-405B and GPT-4o-mini, though it falls slightly short compared to Claude-3.5 Sonnet. Overall, our framework presents an effective solution to enhance open-source LLMs for financial QA tasks, offering a cost-effective alternative to larger models like Claude-3.5 Sonnet.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいて印象的な機能を示しているが、特に数値推論が必要な場合、金融質問応答(QA)に苦戦している。 近年, LLM ベースのマルチエージェントフレームワークは, 表やテキストから関連情報を抽出し, 回答を推測する数値推論を行うため, 財務QA タスクにおいて重要な多段階推論において, 顕著な効果を示した。 本研究では,各質問に対する推論ステップと最終回答を反映した批判エージェントを組み込んだマルチエージェントフレームワークを提案する。 さらに,複数の批判エージェントを追加して,回答の特定の側面に焦点をあてることで,システムを強化する。 その結果,LLaMA3-8Bモデルの平均性能は15%,LLaMA3-70Bモデルの平均性能は5%向上した。 さらに,LLaMA3.1-405B や GPT-4o-mini のような大規模単一エージェント LLM は Claude-3.5 Sonnet に比べてわずかに短くなるが,それを超える場合もある。 全体として、当社のフレームワークは、財務QAタスクのためのオープンソースのLLMを強化する効果的なソリューションを提供し、Claude-3.5 Sonnetのような大規模モデルに対する費用対効果を提供する。

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