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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05047v2
• Date: Tue, 20 May 2025 12:17:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.965273
• 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。 ダウンは最大6倍の効率向上を実現し、既存のメソッドのパフォーマンスを保留する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.800516398660069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiagent collaboration has emerged as a promising framework for enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs). Despite improvements in reasoning, the approach introduces substantial computational overhead resulting from iterative agent interactions. Furthermore, engaging in unnecessary debates increases the risk of generating erroneous responses. To address these challenges, we propose Debate Only When Necessary (DOWN), an adaptive multiagent debate framework that selectively activates debate based on the confidence score of the agent's initial response. Debate is activated only for queries requiring further deliberation, during which agents refine their outputs by referencing peer responses and associated confidence scores. Evaluations on benchmarks show that DOWN improves efficiency by up to six times while preserving or even outperforming the performance of existing methods. Further analysis indicates that DOWN effectively mitigates the risk of error propagation stemming from the unnecessary debate process. These findings demonstrate the effectiveness of our approach in delivering high-performance LLM solutions at a lower computational cost.
• 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。 推論の改善にもかかわらず、この手法は反復的エージェント相互作用による計算オーバーヘッドを大幅に導入する。 さらに、不必要な議論を行うと、誤った反応を起こすリスクが増大する。 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、Debate Only When Necessary (DOWN)を提案する。 ディベートは、さらなる熟考を必要とするクエリに対してのみ起動され、その間、エージェントはピアレスポンスと関連する信頼スコアを参照してアウトプットを洗練する。 ベンチマークの結果、DOWNは最大6倍の効率向上を実現し、既存のメソッドのパフォーマンスを保留または上回る結果となった。 さらに分析したところ、DOWNは不要な議論プロセスから生じるエラー伝播のリスクを効果的に軽減していることが示された。 これらの結果から,より少ない計算コストで高性能LLMソリューションを実現する上でのアプローチの有効性が示された。

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