論文の概要: Free-MAD: Consensus-Free Multi-Agent Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11035v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 01:55:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.881327
• Title: Free-MAD: Consensus-Free Multi-Agent Debate
• Title（参考訳）: フリーMAD:合意なしのマルチエージェント議論
• Authors: Yu Cui, Hang Fu, Haibin Zhang, Licheng Wang, Cong Zuo,
• Abstract要約: マルチエージェント討論(MAD)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するための新しいアプローチである。 既存のMADメソッドは、合意に達するためにエージェント間の複数ラウンドの相互作用に依存しており、最終的な出力は前回のラウンドで多数決によって選択される。 エージェント間のコンセンサスを必要としない新しいMADフレームワークであるtextscFree-MADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.384699873512464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent debate (MAD) is an emerging approach to improving the reasoning capabilities of large language models (LLMs). Existing MAD methods rely on multiple rounds of interaction among agents to reach consensus, and the final output is selected by majority voting in the last round. However, this consensus-based design faces several limitations. First, multiple rounds of communication increases token overhead and limits scalability. Second, due to the inherent conformity of LLMs, agents that initially produce correct responses may be influenced by incorrect ones during the debate process, causing error propagation. Third, majority voting introduces randomness and unfairness in the decision-making phase, and can degrade the reasoning performance. To address these issues, we propose \textsc{Free-MAD}, a novel MAD framework that eliminates the need for consensus among agents. \textsc{Free-MAD} introduces a novel score-based decision mechanism that evaluates the entire debate trajectory rather than relying on the last round only. This mechanism tracks how each agent's reasoning evolves, enabling more accurate and fair outcomes. In addition, \textsc{Free-MAD} reconstructs the debate phase by introducing anti-conformity, a mechanism that enables agents to mitigate excessive influence from the majority. Experiments on eight benchmark datasets demonstrate that \textsc{Free-MAD} significantly improves reasoning performance while requiring only a single-round debate and thus reducing token costs. We also show that compared to existing MAD approaches, \textsc{Free-MAD} exhibits improved robustness in real-world attack scenarios.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント・ディベート(MAD)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するための新しいアプローチである。 既存のMADメソッドは、合意に達するためにエージェント間の複数ラウンドの相互作用に依存しており、最終的な出力は前回のラウンドで多数決によって選択される。 しかし、このコンセンサスに基づく設計にはいくつかの制限がある。 まず、複数の通信ラウンドによってトークンのオーバーヘッドが増加し、スケーラビリティが制限されます。 第2に、LSMの固有の適合性のため、当初は正しい応答を生成するエージェントは、議論プロセス中に誤った応答に影響され、エラーの伝播を引き起こす可能性がある。 第3に、多数決は意思決定段階でランダム性と不公平を導入し、推論性能を低下させる。 これらの問題に対処するために,エージェント間のコンセンサスの必要性を排除する新しいMADフレームワークである‘textsc{Free-MAD} を提案する。 \textsc{Free-MAD} は、最終ラウンドのみに頼るのではなく、議論の軌道全体を評価する新しいスコアベースの決定機構を導入する。 このメカニズムは、各エージェントの推論がどのように進化し、より正確で公正な結果をもたらすかを追跡する。 さらに、textsc{Free-MAD} は、エージェントが多数派からの過剰な影響を軽減するメカニズムである反整合を導入することによって、議論の段階を再構築する。 8つのベンチマークデータセットの実験では、‘textsc{Free-MAD} は単一ラウンドの議論だけで推論性能を大幅に改善し、トークンコストを削減している。 また,既存のMAD手法と比較して,実際の攻撃シナリオにおけるロバスト性の向上が示されている。

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