論文の概要: Position: Scaling LLM Agents Requires Asymptotic Analysis with LLM Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04358v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 20:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:59:16.261498
• Title: Position: Scaling LLM Agents Requires Asymptotic Analysis with LLM Primitives
• Title（参考訳）: 位置: LLM 剤のスケーリングは LLM プリミティブによる漸近解析を必要とする
• Authors: Elliot Meyerson, Xin Qiu,
• Abstract要約: 難しい問題をサブプロブレムに分解することで、解き易く、より効率的に解決できる。 本稿は,LLMプリミティブを用いた解析が,そのようなシステムの効率性について考慮する必要があることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.713076928533846
• License:
• Abstract: Decomposing hard problems into subproblems often makes them easier and more efficient to solve. With large language models (LLMs) crossing critical reliability thresholds for a growing slate of capabilities, there is an increasing effort to decompose systems into sets of LLM-based agents, each of whom can be delegated sub-tasks. However, this decomposition (even when automated) is often intuitive, e.g., based on how a human might assign roles to members of a human team. How close are these role decompositions to optimal? This position paper argues that asymptotic analysis with LLM primitives is needed to reason about the efficiency of such decomposed systems, and that insights from such analysis will unlock opportunities for scaling them. By treating the LLM forward pass as the atomic unit of computational cost, one can separate out the (often opaque) inner workings of a particular LLM from the inherent efficiency of how a set of LLMs are orchestrated to solve hard problems. In other words, if we want to scale the deployment of LLMs to the limit, instead of anthropomorphizing LLMs, asymptotic analysis with LLM primitives should be used to reason about and develop more powerful decompositions of large problems into LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 難しい問題をサブプロブレムに分解することで、解き易く、より効率的に解決できる。 大規模言語モデル(LLM)が機能拡張のために重要な信頼性しきい値を超えたことにより、システムをLLMベースのエージェントの集合に分解する作業が増加し、それぞれサブタスクを委譲することができる。 しかしながら、この分解(自動化されても)は、例えば、人間がヒューマンチームのメンバーにどのように役割を割り当てるかに基づいて、直感的であることが多い。 これらの役割の分解はどの程度最適か? 本稿では,LLMプリミティブを用いた漸近解析が,これらの分解システムの効率を判断するために必要であり,そのような解析から得られた知見がそれらをスケールする機会を解放するものであることを論じる。 LLMフォワードパスを計算コストの原子単位として扱うことにより、特定のLCMの内部作業(しばしば不透明な)を、LLMの集合がどのように編成され、難しい問題を解決するかという固有の効率から切り離すことができる。 言い換えれば、LLMの展開を限界まで拡大したい場合、LLMプリミティブを用いた漸近解析は、LLMエージェントへの大きな問題のより強力な分解を推論し、開発するために用いられるべきである。

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