論文の概要: Voting or Consensus? Decision-Making in Multi-Agent Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19130v2
• Date: Tue, 27 May 2025 13:52:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.231926
• Title: Voting or Consensus? Decision-Making in Multi-Agent Debate
• Title（参考訳）: 投票か合意か? マルチエージェント討論における意思決定
• Authors: Lars Benedikt Kaesberg, Jonas Becker, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp,
• Abstract要約: 意思決定が異なるタスクにどのように影響するかは、ほとんど分かっていない。 投票プロトコルは、推論タスクとコンセンサスプロトコルのパフォーマンスが13.2%向上し、知識タスクの2.8%向上した。 回答の多様性を高めて意思決定を改善するために,2つの新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.655615220908708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Much of the success of multi-agent debates depends on carefully choosing the right parameters. The decision-making protocol stands out as it can highly impact final model answers, depending on how decisions are reached. Systematic comparison of decision protocols is difficult because many studies alter multiple discussion parameters beyond the protocol. So far, it has been largely unknown how decision-making influences different tasks. This work systematically evaluates the impact of seven decision protocols (e.g., majority voting, unanimity consensus). We change only one variable at a time - the decision protocol - to analyze how different methods affect the collaboration between agents and measure differences in knowledge and reasoning tasks. Our results show that voting protocols improve performance by 13.2% in reasoning tasks and consensus protocols by 2.8% in knowledge tasks compared to other decision protocols. Increasing the number of agents improves performance, while more discussion rounds before voting reduce it. To improve decision-making by increasing answer diversity, we propose two new methods, All-Agents Drafting (AAD) and Collective Improvement (CI). Our methods improve task performance by up to 3.3% with AAD and up to 7.4% with CI. This work demonstrates the importance of decision-making in multi-agent debates beyond scaling.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントの議論の成功の多くは、適切なパラメータを慎重に選択することに依存している。 意思決定プロトコルは、決定の到達方法によって最終モデルの回答に大きな影響を与える可能性があるという点で際立っている。 決定プロトコルの体系的比較は、多くの研究がプロトコル以外の複数の議論パラメータを変更するため困難である。 これまでのところ、意思決定が異なるタスクにどのように影響するかはほとんど分かっていない。 この研究は、7つの決定プロトコル(例えば、多数決、全会一致)の影響を体系的に評価する。 エージェント間のコラボレーションに異なるメソッドがどのように影響するかを分析し、知識と推論タスクの違いを測定するため、私たちは一度に1つの変数 — 決定プロトコル — だけを変更します。 本結果から, 投票プロトコルは, 他の意思決定プロトコルと比較して, 推論タスクとコンセンサスプロトコルの13.2%向上し, 知識タスクの2.8%向上した。 エージェントの数が増えるとパフォーマンスが向上し、投票前により多くの議論が行なわれる。 回答の多様性を高めて意思決定を改善するために,AAD(All-Agents Drafting)とCI(Collective Improvement)という2つの新しい手法を提案する。 AADでは最大3.3%,CIでは最大7.4%のタスクパフォーマンス向上を実現しています。 この研究は、スケーリング以外のマルチエージェントの議論における意思決定の重要性を示している。

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