論文の概要: Beyond Single Models: Enhancing LLM Detection of Ambiguity in Requests through Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12370v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 16:15:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.464839
• Title: Beyond Single Models: Enhancing LLM Detection of Ambiguity in Requests through Debate
• Title（参考訳）: 単一モデルを超えて:議論を通じて要求のあいまいさをLLMで検出する
• Authors: Ana Davila, Jacinto Colan, Yasuhisa Hasegawa,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を理解し、生成する上で重要な能力を示している。 本稿では,単一モデルを超えて検出と解決能力を高めるために設計されたマルチエージェント討論フレームワークを紹介し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.271776292902496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant capabilities in understanding and generating human language, contributing to more natural interactions with complex systems. However, they face challenges such as ambiguity in user requests processed by LLMs. To address these challenges, this paper introduces and evaluates a multi-agent debate framework designed to enhance detection and resolution capabilities beyond single models. The framework consists of three LLM architectures (Llama3-8B, Gemma2-9B, and Mistral-7B variants) and a dataset with diverse ambiguities. The debate framework markedly enhanced the performance of Llama3-8B and Mistral-7B variants over their individual baselines, with Mistral-7B-led debates achieving a notable 76.7% success rate and proving particularly effective for complex ambiguities and efficient consensus. While acknowledging varying model responses to collaborative strategies, these findings underscore the debate framework's value as a targeted method for augmenting LLM capabilities. This work offers important insights for developing more robust and adaptive language understanding systems by showing how structured debates can lead to improved clarity in interactive systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を理解し、生成する重要な能力を示し、複雑なシステムとのより自然な相互作用に寄与している。 しかし、LLMが処理するユーザリクエストの曖昧さなどの問題に直面している。 これらの課題に対処するために,本研究では,単一モデルを越えた検出と解決能力の向上を目的としたマルチエージェント討論フレームワークを導入,評価する。 このフレームワークは、3つのLLMアーキテクチャ(Llama3-8B、Gemma2-9B、Mistral-7B)と多様な曖昧さを持つデータセットで構成されている。 論争の枠組みは、Llama3-8BとMistral-7Bの派生型の性能を個々のベースラインに対して著しく向上させ、Mistral-7Bが主導する議論は76.7%の成功率を達成し、複雑な曖昧さと効率的なコンセンサスに特に有効であることを証明した。 これらの知見は、協調戦略に対する様々なモデル応答を認識する一方で、LLM能力を増強するためのターゲット手法としての議論フレームワークの価値を浮き彫りにした。 この研究は、より堅牢で適応的な言語理解システムを開発する上で重要な洞察を提供する。

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