論文の概要: Multi-LLM Collaborative Search for Complex Problem Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18873v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 06:31:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:23.449484
• Title: Multi-LLM Collaborative Search for Complex Problem Solving
• Title（参考訳）: 複雑問題解決のためのマルチLLM協調探索
• Authors: Sen Yang, Yafu Li, Wai Lam, Yu Cheng,
• Abstract要約: そこで我々は,Mixture-of-Search-Agents(MoSA)パラダイムを提案する。 MoSAは、独立した探索とLCM間の反復的精錬を組み合わせることで、様々な推論経路を統合する。 モンテカルロ木探索(MCTS)をバックボーンとして使用することにより、複数のエージェントが推論ステップを提案して集約することが可能となり、精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.194370845153784
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) often struggle with complex reasoning tasks due to their limitations in addressing the vast reasoning space and inherent ambiguities of natural language. We propose the Mixture-of-Search-Agents (MoSA) paradigm, a novel approach leveraging the collective expertise of multiple LLMs to enhance search-based reasoning. MoSA integrates diverse reasoning pathways by combining independent exploration with iterative refinement among LLMs, mitigating the limitations of single-model approaches. Using Monte Carlo Tree Search (MCTS) as a backbone, MoSA enables multiple agents to propose and aggregate reasoning steps, resulting in improved accuracy. Our comprehensive evaluation across four reasoning benchmarks demonstrates MoSA's consistent performance improvements over single-agent and other multi-agent baselines, particularly in complex mathematical and commonsense reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の膨大な推論空間と固有のあいまいさに対処する際の制限のため、複雑な推論タスクに苦しむことが多い。 我々は,複数のLLMの総合的知識を活用して探索に基づく推論を強化する手法であるMixture-of-Search-Agents(MoSA)パラダイムを提案する。 MoSAは、独立した探索とLCM間の反復的な改良を組み合わせることで、多様な推論経路を統合し、単一モデルアプローチの限界を緩和する。 モンテカルロ木探索(MCTS)をバックボーンとして使用することにより、複数のエージェントが推論ステップを提案して集約することが可能となり、精度が向上する。 4つの推論ベンチマークの総合的な評価は、特に複雑な数学的および常識的推論タスクにおいて、単一エージェントや他のマルチエージェントベースラインよりも一貫した性能向上を示す。

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