論文の概要: MAMM-Refine: A Recipe for Improving Faithfulness in Generation with Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15272v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 14:46:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:46.976127
• Title: MAMM-Refine: A Recipe for Improving Faithfulness in Generation with Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: MAMM-Refine:マルチエージェントコラボレーションによる生成における忠実度向上のためのレシピ
• Authors: David Wan, Justin Chih-Yao Chen, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal,
• Abstract要約: 我々はマルチエージェント・マルチモデル推論を生成にまで拡張し、特に改良による忠実度の向上を図っている。 我々は,各サブタスクに対して固有の評価を設計し,マルチエージェント(複数インスタンス)とマルチモデル(多変数LPMタイプ)の両方がエラー検出やクオリティクスに有効であることを示す。 我々はこれらの知見を、マルチエージェント・マルチモデル・リファインメント(MAMM-Refinement)と呼ばれる最終的な"レシピ"に統合し、マルチエージェント・マルチモデルコラボレーションがパフォーマンスを大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.31211701741323
• License:
• Abstract: Multi-agent collaboration among models has shown promise in reasoning tasks but is underexplored in long-form generation tasks like summarization and question-answering. We extend multi-agent multi-model reasoning to generation, specifically to improving faithfulness through refinement, i.e., revising model-generated outputs to remove factual inconsistencies. We investigate how iterative collaboration among multiple instances and types of large language models (LLMs) enhances subtasks in the refinement process, such as error detection, critiquing unfaithful sentences, and making corrections based on critiques. We design intrinsic evaluations for each subtask, with our findings indicating that both multi-agent (multiple instances) and multi-model (diverse LLM types) approaches benefit error detection and critiquing. Additionally, reframing critiquing and refinement as reranking rather than generation tasks improves multi-agent performance. We consolidate these insights into a final "recipe" called Multi-Agent Multi-Model Refinement (MAMM-Refine), where multi-agent and multi-model collaboration significantly boosts performance on three summarization datasets as well as on long-form question answering, demonstrating the effectiveness and generalizability of our recipe.
• Abstract（参考訳）: モデル間のマルチエージェントコラボレーションは、推論タスクにおいて有望であるが、要約や質問応答のような長文生成タスクでは過小評価されている。 我々はマルチエージェントのマルチモデル推論を生成にまで拡張し、特に、改良による忠実度の向上、すなわち、事実の不整合を取り除くためにモデル生成出力を改訂する。 本研究では,複数インスタンスと大規模言語モデル(LLM)間の反復的協調が,誤り検出や不誠実な文のクオリティ,批判に基づく修正といった改良プロセスにおけるサブタスクをいかに強化するかを検討する。 我々は,各サブタスクに対して固有の評価を設計し,マルチエージェント(複数インスタンス)とマルチモデル(多変数LPMタイプ)の両方がエラー検出やクオリティクスに有効であることを示す。 さらに、生成タスクではなく、リグレードとしてのリフレーミングのクオリティと改善により、マルチエージェントのパフォーマンスが向上する。 我々はこれらの知見を、マルチエージェント・マルチモデル・リファインメント(MAMM-Refinement)と呼ばれる最終的な「レシピ」に集約する。

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