論文の概要: Enhancing Multi-Agent Consensus through Third-Party LLM Integration: Analyzing Uncertainty and Mitigating Hallucinations in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16189v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 08:42:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:23:24.773238
• Title: Enhancing Multi-Agent Consensus through Third-Party LLM Integration: Analyzing Uncertainty and Mitigating Hallucinations in Large Language Models
• Title（参考訳）: サードパーティLLM統合によるマルチエージェント合意の強化:大規模言語モデルにおける不確かさの分析と幻覚の緩和
• Authors: Zhihua Duan, Jialin Wang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクを扱う際にも問題に直面します。 本稿では,知識境界を拡張するために異なるLSMを統合する新しい手法を提案する。 算術的データセットの実験により,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) still face challenges when dealing with complex reasoning tasks, often resulting in hallucinations, which limit the practical application of LLMs. To alleviate this issue, this paper proposes a new method that integrates different LLMs to expand the knowledge boundary, reduce dependence on a single model, and promote in-depth debate among agents. The main contributions include: 1) Introducing third-party LLMs to adjust the attention weights of agents through uncertainty estimation and confidence analysis, optimizing consensus formation in multi-agent systems; 2) Experiments on arithmetic datasets have validated the effectiveness of the method, surpassing traditional multi-agent baselines. This research provides a new perspective for large models to alleviate hallucination phenomena when dealing with complex tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクを扱う際にも問題に直面しており、しばしば幻覚を引き起こし、LLMの実践的応用を制限する。 そこで本研究では,知識境界の拡大,単一モデルへの依存の低減,エージェント間の深い議論を促進するために,異なるLLMを統合した新しい手法を提案する。 主な貢献は以下の通りである。 1) マルチエージェントシステムにおけるコンセンサス形成を最適化する不確実性推定及び信頼性分析を通じて、エージェントの注意重みを調整するための第三者LCMの導入 2) 算術データセットの実験により, 従来のマルチエージェントベースラインを超越した手法の有効性が検証された。 この研究は、複雑なタスクを扱う際の幻覚現象を軽減するために、大きなモデルに新たな視点を与える。

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