論文の概要: Gradual Vigilance and Interval Communication: Enhancing Value Alignment in Multi-Agent Debates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13471v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 03:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:30.447923
• Title: Gradual Vigilance and Interval Communication: Enhancing Value Alignment in Multi-Agent Debates
• Title（参考訳）: 経時的警戒と時間的コミュニケーション:多言語討論における価値アライメントの強化
• Authors: Rui Zou, Mengqi Wei, Jintian Feng, Qian Wan, Jianwen Sun, Sannyuya Liu,
• Abstract要約: マルチエージェント・ディベート(MAD)はエージェント間相互作用による信頼性の高い回答の生成を可能にすることにより、より効率的で革新的なソリューションを提供する。 Gradual Vigilance and Interval Communication (GVIC) は、エージェントが様々なレベルの警戒でリスクを評価し、インターバルコミュニケーションを通じて様々な情報を交換することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.496212611345208
• License:
• Abstract: In recent years, large language models have shown exceptional performance in fulfilling diverse human needs. However, their training data can introduce harmful content, underscoring the necessity for robust value alignment. Mainstream methods, which depend on feedback learning and supervised training, are resource-intensive and may constrain the full potential of the models. Multi-Agent Debate (MAD) offers a more efficient and innovative solution by enabling the generation of reliable answers through agent interactions. To apply MAD to value alignment, we examine the relationship between the helpfulness and harmlessness of debate outcomes and individual responses, and propose a MAD based framework Gradual Vigilance and Interval Communication (GVIC). GVIC allows agents to assess risks with varying levels of vigilance and to exchange diverse information through interval communication. We theoretically prove that GVIC optimizes debate efficiency while reducing communication overhead. Experimental results demonstrate that GVIC consistently outperforms baseline methods across various tasks and datasets, particularly excelling in harmfulness mitigation and fraud prevention. Additionally, GVIC exhibits strong adaptability across different base model sizes, including both unaligned and aligned models, and across various task types.
• Abstract（参考訳）: 近年,多種多様な人的ニーズを満たす上で,大規模な言語モデルが優れた性能を発揮している。 しかし、彼らのトレーニングデータは有害なコンテンツを導入し、ロバストな価値アライメントの必要性を強調している。 メインストリームの手法は、フィードバック学習と教師付きトレーニングに依存しており、リソース集約であり、モデルの潜在能力を制約する可能性がある。 マルチエージェント・ディベート(MAD)はエージェント間相互作用による信頼性の高い回答の生成を可能にすることにより、より効率的で革新的なソリューションを提供する。 我々は,MADを価値アライメントに適用するために,議論結果の有用性と無害性と個人の反応との関係について検討し,GVIC(Gradual Vigilance and Interval Communication)を提案する。 GVICは、様々なレベルの警戒でリスクを評価し、インターバル通信を通じて様々な情報を交換することを可能にする。 我々は,GVICが通信オーバヘッドを低減しつつ,議論効率を最適化できることを理論的に証明する。 実験の結果、GVICは様々なタスクやデータセットのベースライン手法を一貫して上回り、特に有害性軽減や不正防止に優れていた。 さらに、GVICは、アンアライメントモデルとアライメントモデルの両方を含む、さまざまなベースモデルサイズ、およびさまざまなタスクタイプに強い適応性を示す。

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