論文の概要: Debate Only When Necessary: Adaptive Multiagent Collaboration for Efficient LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05047v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 13:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:50.250090
• Title: Debate Only When Necessary: Adaptive Multiagent Collaboration for Efficient LLM Reasoning
• Title（参考訳）: 必要なときだけ議論する: 効率的なLDM推論のための適応的マルチエージェントコラボレーション
• Authors: Sugyeong Eo, Hyeonseok Moon, Evelyn Hayoon Zi, Chanjun Park, Heuiseok Lim,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための,有望なフレームワークとして,マルチエージェントコラボレーションが登場した。 本稿では,エージェントの初期応答の信頼性スコアに基づいて,議論プロセスを選択的に活性化する適応型マルチエージェント討論フレームワークであるDebate Only When Necessary (DOWN)を提案する。 DOWNは、既存のマルチエージェント討論システムの性能を維持したり、超えたりしながら、効率を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.800516398660069
• License:
• Abstract: Multiagent collaboration has emerged as a promising framework for enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs). While this approach improves reasoning capability, it incurs substantial computational overhead due to iterative agent interactions. Furthermore, engaging in debates for queries that do not necessitate collaboration amplifies the risk of error generation. To address these challenges, we propose Debate Only When Necessary (DOWN), an adaptive multiagent debate framework that selectively activates the debate process based on the confidence score of the agent's initial response. For queries where debate is triggered, agents refine their outputs using responses from participating agents and their confidence scores. Experimental results demonstrate that this mechanism significantly improves efficiency while maintaining or even surpassing the performance of existing multiagent debate systems. We also find that confidence-guided debate mitigates error propagation and enhances the selective incorporation of reliable responses. These results establish DOWN as an optimization strategy for efficient and effective multiagent reasoning, facilitating the practical deployment of LLM-based collaboration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための,有望なフレームワークとして,マルチエージェントコラボレーションが登場した。 このアプローチは推論能力を改善するが、反復的なエージェントの相互作用によってかなりの計算オーバーヘッドを発生させる。 さらに、協調を必要としないクエリに関する議論は、エラー発生のリスクを増幅する。 これらの課題に対処するために、エージェントの初期応答の信頼性スコアに基づいて、議論プロセスを選択的に活性化する適応型マルチエージェント討論フレームワークであるDebate Only When Necessary (DOWN)を提案する。 議論が引き起こされるクエリでは、エージェントは参加エージェントからの応答と信頼スコアを使って出力を洗練します。 実験により,この機構は既存のマルチエージェント討論システムの性能を維持・超越しながら,効率を著しく向上させることが示された。 また,信頼度誘導による議論は誤りの伝播を緩和し,信頼性の高い応答の選択的導入を促進することも見いだした。 これらの結果はDOWNを効率的かつ効果的なマルチエージェント推論の最適化戦略として確立し、LCMベースのコラボレーションの実践的展開を容易にする。

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