論文の概要: Revisiting Multi-Agent Debate as Test-Time Scaling: A Systematic Study of Conditional Effectiveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22960v2
• Date: Fri, 20 Jun 2025 03:07:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:52.087222
• Title: Revisiting Multi-Agent Debate as Test-Time Scaling: A Systematic Study of Conditional Effectiveness
• Title（参考訳）: テストタイムスケーリングとしてのマルチエージェント議論の再考:条件付き有効性に関する体系的研究
• Authors: Yongjin Yang, Euiin Yi, Jongwoo Ko, Kimin Lee, Zhijing Jin, Se-Young Yun,
• Abstract要約: マルチエージェントの議論(MAD)アプローチは、モノリシックモデルに対する推論、堅牢性、多様な視点を提供する。 本稿では,MADを実験時間計算のスケーリング手法として概念化し,協調的な改良と多様な探索能力で区別する。 我々は、MADと強力なセルフエージェントテストタイムスケーリングベースラインを数学的推論と安全関連タスクに基づいて比較した総合的な実証的研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.29739337771454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The remarkable growth in large language model (LLM) capabilities has spurred exploration into multi-agent systems, with debate frameworks emerging as a promising avenue for enhanced problem-solving. These multi-agent debate (MAD) approaches, where agents collaboratively present, critique, and refine arguments, potentially offer improved reasoning, robustness, and diverse perspectives over monolithic models. Despite prior studies leveraging MAD, a systematic understanding of its effectiveness compared to self-agent methods, particularly under varying conditions, remains elusive. This paper seeks to fill this gap by conceptualizing MAD as a test-time computational scaling technique, distinguished by collaborative refinement and diverse exploration capabilities. We conduct a comprehensive empirical investigation comparing MAD with strong self-agent test-time scaling baselines on mathematical reasoning and safety-related tasks. Our study systematically examines the influence of task difficulty, model scale, and agent diversity on MAD's performance. Key findings reveal that, for mathematical reasoning, MAD offers limited advantages over self-agent scaling but becomes more effective with increased problem difficulty and decreased model capability, while agent diversity shows little benefit. Conversely, for safety tasks, MAD's collaborative refinement can increase vulnerability, but incorporating diverse agent configurations facilitates a gradual reduction in attack success through the collaborative refinement process. We believe our findings provide critical guidance for the future development of more effective and strategically deployed MAD systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)能力の顕著な成長により、マルチエージェントシステムへの探索が加速し、問題解決のための将来性のある方法として議論フレームワークが登場している。 これらのマルチエージェント討論(MAD)アプローチでは、エージェントが協調的に存在し、批判し、洗練された議論を行うことができ、モノリシックモデルに対する推論、堅牢性、多様な視点を提供する可能性がある。 MADを利用した以前の研究にもかかわらず、自己エージェント法(特に様々な条件下で)と比較して、その効果を体系的に理解することは、いまだ解明されていない。 本稿では,MADを協調的な改良と多様な探索能力によって区別された,テスト時間計算スケーリング手法として概念化し,このギャップを埋めることを模索する。 我々は、MADと強力なセルフエージェントテストタイムスケーリングベースラインを数学的推論と安全関連タスクに基づいて比較した総合的な実証的研究を行う。 本研究は, 課題難易度, モデルスケール, エージェントの多様性がMADの性能に及ぼす影響を系統的に検討した。 鍵となる発見は、数学的推論において、MADは自己エージェントスケーリングよりも限られた利点を提供するが、問題の難しさとモデル能力の低下によりより効果的になる一方で、エージェントの多様性はほとんど利益を示さないことである。 逆に、安全タスクでは、MADの協調リファインメントは脆弱性を増大させるが、多様なエージェント構成を組み込むことで、協調リファインメントプロセスによる攻撃成功の段階的な削減が促進される。 我々は,より効果的で戦略的に展開されたMADシステムの開発に向けた重要なガイダンスを提供すると考えている。

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