論文の概要: Debate or Vote: Which Yields Better Decisions in Multi-Agent Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17536v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 22:14:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.57317
• Title: Debate or Vote: Which Yields Better Decisions in Multi-Agent Large Language Models?
• Title（参考訳）: 議論か投票か: マルチエージェントな大規模言語モデルにおいて、どちらがより良い決定を下すか?
• Authors: Hyeong Kyu Choi, Xiaojin Zhu, Yixuan Li,
• Abstract要約: マルチエージェント・ディベート(MAD)は,大規模言語モデルの性能向上のための,有望なパラダイムとして登場した。 近年の進歩にもかかわらず、MADの有効性を左右する重要な要因はいまだ不明である。 我々はMajority VotingとInter-agent Debateの2つの重要なコンポーネントにMADを分解し、それぞれのコントリビューションを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.932437142359305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-Agent Debate~(MAD) has emerged as a promising paradigm for improving the performance of large language models through collaborative reasoning. Despite recent advances, the key factors driving MAD's effectiveness remain unclear. In this work, we disentangle MAD into two key components--Majority Voting and inter-agent Debate--and assess their respective contributions. Through extensive experiments across seven NLP benchmarks, we find that Majority Voting alone accounts for most of the performance gains typically attributed to MAD. To explain this, we propose a theoretical framework that models debate as a stochastic process. We prove that it induces a martingale over agents' belief trajectories, implying that debate alone does not improve expected correctness. Guided by these insights, we demonstrate that targeted interventions, by biasing the belief update toward correction, can meaningfully enhance debate effectiveness. Overall, our findings suggest that while MAD has potential, simple ensembling methods remain strong and more reliable alternatives in many practical settings. Code is released in https://github.com/deeplearning-wisc/debate-or-vote.
• Abstract（参考訳）: Multi-Agent Debate~(MAD)は,協調推論による大規模言語モデルの性能向上のための,有望なパラダイムとして登場した。 近年の進歩にもかかわらず、MADの有効性を左右する重要な要因はいまだ不明である。 本研究では,Majority VotingとInter-agent Debateの2つの重要なコンポーネントにMADを分解し,それぞれのコントリビューションを評価する。 7つのNLPベンチマークにわたる広範な実験により、Majority VotingだけがMADに起因するパフォーマンス向上の大部分を担っていることがわかった。 これを説明するために,議論を確率的プロセスとしてモデル化する理論的枠組みを提案する。 エージェントの信念に対するマーチンゲールを誘発し、議論だけでは期待された正確さを改善できないことを示唆する。 これらの知見に導かれて、信念更新を修正に向けてバイアスすることで、目的の介入が議論の有効性を有意義に向上させることを実証した。 全体として、MADには潜在的な可能性はあるが、多くの実践的な環境では、単純なアンサンブル手法が強力で信頼性の高い代替手段として残されていることが示唆されている。 コードはhttps://github.com/deeplearning-wisc/debate-or-vote.orgで公開されている。

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