論文の概要: Layered Chain-of-Thought Prompting for Multi-Agent LLM Systems: A Comprehensive Approach to Explainable Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18645v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 15:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 13:15:16.945327
• Title: Layered Chain-of-Thought Prompting for Multi-Agent LLM Systems: A Comprehensive Approach to Explainable Large Language Models
• Title（参考訳）: マルチエージェントLLMシステムのための階層型階層型チェイン・オブ・サートプロンプト:説明可能な大規模言語モデルへの包括的アプローチ
• Authors: Manish Sanwal,
• Abstract要約: 提案するLayered Chain-of-Thought (Layered-CoT) Promptingは,推論プロセスを複数の層に体系的に分割する新しいフレームワークである。 医療トリアージ、財務リスク評価、アジャイルエンジニアリングの3つのシナリオを紹介し、透明性、正確性、ユーザエンゲージメントの観点から、Layered-CoTがバニラCoTをどのように上回っているかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) leverage chain-of-thought (CoT) prompting to provide step-by-step rationales, improving performance on complex tasks. Despite its benefits, vanilla CoT often fails to fully verify intermediate inferences and can produce misleading explanations. In this work, we propose Layered Chain-of-Thought (Layered-CoT) Prompting, a novel framework that systematically segments the reasoning process into multiple layers, each subjected to external checks and optional user feedback. We expand on the key concepts, present three scenarios -- medical triage, financial risk assessment, and agile engineering -- and demonstrate how Layered-CoT surpasses vanilla CoT in terms of transparency, correctness, and user engagement. By integrating references from recent arXiv papers on interactive explainability, multi-agent frameworks, and agent-based collaboration, we illustrate how Layered-CoT paves the way for more reliable and grounded explanations in high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はチェーン・オブ・シント(CoT)を活用し、ステップバイステップの合理性を提供し、複雑なタスクのパフォーマンスを改善する。 その利点にもかかわらず、バニラCoTはしばしば中間的推論を完全に検証できず、誤解を招く説明を生み出す。 本研究では,複数のレイヤに推論プロセスを体系的に分割する新しいフレームワークであるLayered Chain-of-Thought (Layered-CoT) Promptingを提案する。 重要なコンセプトを拡張し、医療トリアージ、財務リスク評価、アジャイルエンジニアリングの3つのシナリオを提示し、透明性、正確性、ユーザエンゲージメントの点でLayerd-CoTがバニラCoTをいかに上回っているかを実証しています。 インタラクティブな説明可能性、マルチエージェントフレームワーク、エージェントベースのコラボレーションに関する最近のarXiv論文の参照を統合することで、Layered-CoTがハイテイクドメインにおけるより信頼性と基礎的な説明の道を切り開く方法を説明する。

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