論文の概要: Enhancing Reasoning with Collaboration and Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05944v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 21:19:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:51:35.124835
• Title: Enhancing Reasoning with Collaboration and Memory
• Title（参考訳）: コラボレーションとメモリによる推論の強化
• Authors: Julie Michelman, Nasrin Baratalipour, Matthew Abueg,
• Abstract要約: 我々は,LLMエージェントの集団が協調して推論問題を解く,連続的な協調学習システムを提案する。 この研究は、連鎖的推論スタイルの相互運用性を研究することによって、そのようなシステムの基盤を確立する。 凍結して連続的に学習されたメモリバンクを生成し、それらを固定的、ランダムで類似性に基づく検索機構と組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We envision a continuous collaborative learning system where groups of LLM agents work together to solve reasoning problems, drawing on memory they collectively build to improve performance as they gain experience. This work establishes the foundations for such a system by studying the interoperability of chain-of-thought reasoning styles, multi-agent collaboration, and memory banks. Extending beyond the identical agents of self-consistency, we introduce varied-context agents with diverse exemplars and a summarizer agent in place of voting. We generate frozen and continuously learned memory banks of exemplars and pair them with fixed, random, and similarity-based retrieval mechanisms. Our systematic study reveals where various methods contribute to reasoning performance of two LLMs on three grounded reasoning tasks, showing that random exemplar selection can often beat more principled approaches, and in some tasks, inclusion of any exemplars serves only to distract both weak and strong models.
• Abstract（参考訳）: 我々は,LLMエージェントの集団が協力して推論問題を解く,連続的な協調学習システムを提案する。 この研究は、連鎖推論スタイル、マルチエージェントコラボレーション、メモリバンクの相互運用性を研究することによって、そのようなシステムの基盤を確立する。 同一の自己整合性エージェントを超えて、さまざまな類似性を持つ多様なコンテキストエージェントと、投票の代わりに要約エージェントを導入する。 凍結して連続的に学習されたメモリバンクを生成し、それらを固定的、ランダムで類似性に基づく検索機構と組み合わせる。 本研究は,3つの基礎的推論課題における2つのLLMの推論性能に様々な手法が寄与していることを明らかにし,ランダムな例選択がより原理化された手法に勝ることがしばしばあり,あるタスクにおいて,どの例を含めることが,弱いモデルと強いモデルの両方に注意を向けることにのみ役立つことを示す。

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