Fugu-MT 論文翻訳(概要): AGORA: Incentivizing Group Emergence Capability in LLMs via Group Distillation

論文の概要: AGORA: Incentivizing Group Emergence Capability in LLMs via Group Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21166v1
Date: Fri, 25 Jul 2025 13:05:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.016916
Title: AGORA: Incentivizing Group Emergence Capability in LLMs via Group Distillation
Title（参考訳）: AGORA: グループ蒸留によるLDMのグループの創発能力向上
Authors: Ren Zhuang, Ben Wang, Shuifa Sun,
Abstract要約: 複雑な推論のための新しいスケーリング軸として構造化相互作用を提案する。我々の自己進化フレームワークであるAGORAは、最先端のモノリシックシステムを超える推論性能を実現するための協調的なアンサンブルを可能にします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.521097198612099
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Progress in complex reasoning is constrained by the static nature of the current training datasets. We propose structured interaction as a new scaling axis, moving beyond the prevailing paradigm of increasing model parameters. Our self-evolving framework, AGORA, enables a collaborative ensemble to achieve reasoning performance exceeding state-of-the-art monolithic systems by up to 4.45 percentage points on challenging mathematical benchmarks. This gain stems from group emergent ability-the synthesis of collective capabilities unattainable by isolated models, validating interaction as a scalable driver of intelligence. Our results position the engineering of collaborative ecosystems as a vital frontier for capability emergence.
Abstract（参考訳）: 複雑な推論の進歩は、現在のトレーニングデータセットの静的性質によって制約される。我々は、モデルパラメータの増加という一般的なパラダイムを超えて、新しいスケーリング軸として構造化された相互作用を提案する。我々の自己進化フレームワークであるAGORAは、最先端のモノリシックシステムよりも高い推論性能を、挑戦的な数学的ベンチマークで最大4.45ポイント向上させることができる。この利得は集団創発能力(集団能力の合成は孤立したモデルでは達成できない)に起因し、相互作用をスケーラブルなインテリジェンスのドライバとして検証する。我々の結果は、協調生態系の工学を能力の出現の重要なフロンティアと位置づけている。

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