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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16797v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 00:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.597624
• 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: 本稿では,複数の大規模言語モデルが複雑なPhDレベルの統計的質問を生成・回答する協調フレームワークを提案する。 本研究は,モデル間のコンセンサスにより応答信頼性が向上し,生成した質問の質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: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We propose a collaborative framework in which multiple large language models -- including GPT-4-0125-preview, Meta-LLaMA-3-70B-Instruct, Claude-3-Opus, and Gemini-1.5-Flash -- generate and answer complex, PhD-level statistical questions when definitive ground truth is unavailable. Our study examines how inter-model consensus improves both response reliability and identifies the quality of the generated questions. Employing chi-square tests, Fleiss' Kappa, and confidence interval analysis, we quantify consensus rates and inter-rater agreement to assess both response precision and question quality. Key results indicate that Claude and GPT-4 produce well-structured, less ambiguous questions with a higher inter-rater agreement, as shown by narrower confidence intervals and greater alignment with question-generating models. In contrast, Gemini and LLaMA exhibit greater variability and lower reliability in question formulation. These findings demonstrate that collaborative interactions among large language models enhance response reliability and provide valuable insights for optimizing AI-driven collaborative reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は,GPT-4-0125-preview, Meta-LLaMA-3-70B-Instruct, Claude-3-Opus, Gemini-1.5-Flashなど,複数の大規模言語モデルを用いた協調的なフレームワークを提案する。 本研究は,モデル間のコンセンサスにより応答信頼性が向上し,生成した質問の質が向上することを示す。 Fleiss' Kappa のチ二乗検定と信頼区間分析を用いて,回答精度と質問品質の両方を評価するために,コンセンサスレートとレータ間合意を定量化する。 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アライメントにより示されるように、より高いレータ間合意で、よく構造化され、曖昧でない質問を生成することを示している。 対照的に、ジェミニとLLaMAは、質問定式化においてより多様性が高く、信頼性が低い。 これらの結果から,大規模言語モデル間の協調的相互作用により応答信頼性が向上し,AIによる協調推論システムの最適化に有用な洞察が得られた。

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