論文の概要: ACC-Collab: An Actor-Critic Approach to Multi-Agent LLM Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00053v3
• Date: Thu, 06 Mar 2025 16:28:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:56:31.974826
• Title: ACC-Collab: An Actor-Critic Approach to Multi-Agent LLM Collaboration
• Title（参考訳）: ACC-Collab:マルチエージェントLLMコラボレーションにおけるアクタクリティカルアプローチ
• Authors: Andrew Estornell, Jean-Francois Ton, Yuanshun Yao, Yang Liu,
• Abstract要約: ACC-CollabはActor-Criticベースの学習フレームワークで、コラボレーションに特化した2エージェントチームを生成する。 ACC-Collabは、幅広いベンチマークでSotAマルチエージェント技術より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.040543142468344
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated a remarkable ability to serve as general-purpose tools for various language-based tasks. Recent works have demonstrated that the efficacy of such models can be improved through iterative dialog between multiple models. While these paradigms show promise in improving model efficacy, most works in this area treat collaboration as an emergent behavior, rather than a learned behavior. In doing so, current multi-agent frameworks rely on collaborative behaviors to have been sufficiently trained into off-the-shelf models. To address this limitation, we propose ACC-Collab, an Actor-Critic based learning framework to produce a two-agent team (an actor-agent and a critic-agent) specialized in collaboration. We demonstrate that ACC-Collab outperforms SotA multi-agent techniques on a wide array of benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語ベースのタスクのための汎用ツールとして機能する驚くべき能力を示している。 近年の研究では、複数のモデル間の反復対話により、そのようなモデルの有効性が向上できることが示されている。 これらのパラダイムはモデルの有効性を改善するための約束を示すが、この分野のほとんどの研究は、学習された振る舞いではなく、創発的な振る舞いとしてコラボレーションを扱う。 そうすることで、現在のマルチエージェントフレームワークは、既製のモデルに十分に訓練されたコラボレーションの振る舞いに依存します。 この制限に対処するため,アクタ・クリティカルをベースとした学習フレームワークであるACC-Collabを提案し,共同作業に特化した2エージェントチーム(アクタ・エージェントと批評家・エージェント)を創出する。 ACC-Collabは、幅広いベンチマークでSotAマルチエージェント技術より優れていることを示す。

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