論文の概要: S$^2$-MAD: Breaking the Token Barrier to Enhance Multi-Agent Debate Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04790v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 09:49:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:25.399058
• Title: S$^2$-MAD: Breaking the Token Barrier to Enhance Multi-Agent Debate Efficiency
• Title（参考訳）: S$^2$-MAD:マルチエージェントの議論効率を高めるためにトークンバリアを壊す
• Authors: Yuting Zeng, Weizhe Huang, Lei Jiang, Tongxuan Liu, Xitai Jin, Chen Tianying Tiana, Jing Li, Xiaohua Xu,
• Abstract要約: マルチエージェント・ディベート(MAD)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための実行可能なアプローチとして登場した。 我々は,MAD内のトークンコストを削減するために,新しいスペーシフィケーション戦略を導入する。 このアプローチは、エージェント間の情報交換や非生産的議論の非効率を最小化し、議論プロセスの全体的な効率を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.195584743414427
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various natural language processing (NLP) scenarios, but they still face challenges when handling complex arithmetic and logical reasoning tasks. While Chain-Of-Thought (CoT) reasoning, self-consistency (SC) and self-correction strategies have attempted to guide models in sequential, multi-step reasoning, Multi-agent Debate (MAD) has emerged as a viable approach for enhancing the reasoning capabilities of LLMs. By increasing both the number of agents and the frequency of debates, the performance of LLMs improves significantly. However, this strategy results in a significant increase in token costs, presenting a barrier to scalability. To address this challenge, we introduce a novel sparsification strategy designed to reduce token costs within MAD. This approach minimizes ineffective exchanges of information and unproductive discussions among agents, thereby enhancing the overall efficiency of the debate process. We conduct comparative experiments on multiple datasets across various models, demonstrating that our approach significantly reduces the token costs in MAD to a considerable extent. Specifically, compared to MAD, our approach achieves an impressive reduction of up to 94.5\% in token costs while maintaining performance degradation below 2.0\%.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)のシナリオで顕著な能力を示しているが、複雑な算術や論理的推論タスクを扱う際にはまだ課題に直面している。 CoT(Chain-Of-Thought)推論、自己整合性(SC)、自己補正戦略が連続的・多段階推論においてモデルを導こうと試みている一方で、マルチエージェント議論(MAD)はLLMの推論能力を高めるための実行可能なアプローチとして浮上している。 エージェント数の増加と議論の頻度の増加により,LLMの性能は大幅に向上した。 しかし、この戦略はトークンコストを大幅に増加させ、スケーラビリティへの障壁を提示します。 この課題に対処するために,MAD内のトークンコストを削減するために,新しいスペーシフィケーション戦略を導入する。 このアプローチは、エージェント間の情報交換や非生産的議論の非効率を最小化し、議論プロセスの全体的な効率を向上する。 我々は、様々なモデルにわたる複数のデータセットの比較実験を行い、我々のアプローチがMADのトークンコストをかなり削減することを実証した。 具体的には,MADと比較して,トークンコストを最大94.5\%削減し,性能劣化を2.0\%以下に抑える。

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