論文の概要: Enhancing LLM Reasoning with Multi-Path Collaborative Reactive and Reflection agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00430v2
• Date: Fri, 03 Jan 2025 02:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 12:56:03.268076
• Title: Enhancing LLM Reasoning with Multi-Path Collaborative Reactive and Reflection agents
• Title（参考訳）: マルチパス協調反応・反射剤によるLLM推論の強化
• Authors: Chengbo He, Bochao Zou, Xin Li, Jiansheng Chen, Junliang Xing, Huimin Ma,
• Abstract要約: マルチパス推論(Multi-Path Reasoning:RR-MP)フレームワークを用いたリアクティブおよびリフレクションエージェントを提案する。 提案手法は,マルチパス推論機構を用いて科学的推論精度を向上させる。 道徳的シナリオ,大学レベルの物理,数学に関わる課題について,ゼロショットと少数ショットの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.645038049346255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agents have demonstrated their potential in scientific reasoning tasks through large language models. However, they often face challenges such as insufficient accuracy and degeneration of thought when handling complex reasoning tasks, which impede their performance. To overcome these issues, we propose the Reactive and Reflection agents with Multi-Path Reasoning (RR-MP) Framework, aimed at enhancing the reasoning capabilities of LLMs. Our approach improves scientific reasoning accuracy by employing a multi-path reasoning mechanism where each path consists of a reactive agent and a reflection agent that collaborate to prevent degeneration of thought inherent in single-agent reliance. Additionally, the RR-MP framework does not require additional training; it utilizes multiple dialogue instances for each reasoning path and a separate summarizer to consolidate insights from all paths. This design integrates diverse perspectives and strengthens reasoning across each path. We conducted zero-shot and few-shot evaluations on tasks involving moral scenarios, college-level physics, and mathematics. Experimental results demonstrate that our method outperforms baseline approaches, highlighting the effectiveness and advantages of the RR-MP framework in managing complex scientific reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: エージェントは、大きな言語モデルを通して科学的推論タスクにおいてその可能性を実証してきた。 しかし、それらはしばしば、複雑な推論タスクを扱う際に、不十分な正確さや思考の退化といった課題に直面し、そのパフォーマンスを阻害する。 これらの問題を克服するために,LLMの推論能力を高めることを目的とした,マルチパス推論(RR-MP)フレームワークを用いたリアクティブ・リフレクションエージェントを提案する。 本手法は, 反応剤と反射剤を併用した多経路推論機構を用いて, 単一エージェント依存の思考の劣化を防止することにより, 科学的推論精度を向上させる。 さらに、RR-MPフレームワークは追加のトレーニングを必要とせず、各推論パスに複数の対話インスタンスと、すべてのパスからの洞察を統合するための別個の要約器を使用する。 この設計は様々な視点を統合し、各経路の推論を強化する。 道徳的シナリオ,大学レベルの物理,数学に関わる課題について,ゼロショットと少数ショットの評価を行った。 実験の結果,本手法は基礎的アプローチよりも優れており,複雑な科学的推論タスクを管理する上でのRR-MPフレームワークの有効性とメリットを強調した。

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