論文の概要: Enhancing Answer Reliability Through Inter-Model Consensus of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16797v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 10:18:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:32:49.707367
• Title: Enhancing Answer Reliability Through Inter-Model Consensus of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのモデル間合意による解答信頼性の向上
• Authors: Alireza Amiri-Margavi, Iman Jebellat, Ehsan Jebellat, Seyed Pouyan Mousavi Davoudi,
• Abstract要約: 先進モデルを含む革新的な言語モデル相互作用システムの協調力学について検討する。 これらのモデルは、正確な基底的答えを伴わずに、複雑でPhDレベルの統計的疑問を生成し、答える。 本研究では,モデル間のコンセンサスによって応答の信頼性と精度が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6874375111244329
• License:
• Abstract: We explore the collaborative dynamics of an innovative language model interaction system involving advanced models such as GPT-4-0125-preview, Meta-LLaMA-3-70B-Instruct, Claude-3-Opus, and Gemini-1.5-Flash. These models generate and answer complex, PhD-level statistical questions without exact ground-truth answers. Our study investigates how inter-model consensus enhances the reliability and precision of responses. By employing statistical methods such as chi-square tests, Fleiss' Kappa, and confidence interval analysis, we evaluate consensus rates and inter-rater agreement to quantify the reliability of collaborative outputs. Key results reveal that Claude and GPT-4 exhibit the highest reliability and consistency, as evidenced by their narrower confidence intervals and higher alignment with question-generating models. Conversely, Gemini and LLaMA show more significant variability in their consensus rates, as reflected in wider confidence intervals and lower reliability percentages. These findings demonstrate that collaborative interactions among large language models (LLMs) significantly improve response reliability, offering novel insights into autonomous, cooperative reasoning and validation in AI systems.
• Abstract（参考訳）: GPT-4-0125-preview、Meta-LLaMA-3-70B-Instruct、Claude-3-Opus、Gemini-1.5-Flashといった先進モデルを含む革新的な言語モデル相互作用システムの協調力学について検討する。 これらのモデルは、正確な基底的答えを伴わずに、複雑でPhDレベルの統計的疑問を生成し、答える。 本研究では,モデル間のコンセンサスによって応答の信頼性と精度が向上することを示す。 Fleiss' Kappa, 信頼区間分析などの統計的手法を用いて, 協調出力の信頼性を定量的に評価する。 鍵となる結果は、クロードとGPT-4は、より狭い信頼区間と質問生成モデルとの整合性によって証明されるように、高い信頼性と整合性を示すことを示している。 逆に、ジェミニとLLaMAは、より広い信頼区間と低い信頼率に反映されるように、コンセンサスレートにおいてより有意な変動を示す。 これらの結果から,大規模言語モデル(LLM)間の協調的相互作用は応答信頼性を著しく向上させ,AIシステムにおける自律的,協調的推論,検証に関する新たな洞察を提供することが示された。

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