論文の概要: Enhancing Multi-Agent Debate System Performance via Confidence Expression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14034v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 14:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.881096
• Title: Enhancing Multi-Agent Debate System Performance via Confidence Expression
• Title（参考訳）: 信頼表現によるマルチエージェント討論システムの性能向上
• Authors: Zijie Lin, Bryan Hooi,
• Abstract要約: マルチエージェント・ディベート(MAD)システムは人間の議論をシミュレートし、タスク性能を向上させる。 一部の大規模言語モデル(LLM)は、特定のタスクに対して優れた知識や推論能力を持っているが、議論の間、この利点を明確に伝えるのに苦労している。 不適切な信頼表現は、MADシステムのエージェントが、不適切な信念を頑固に維持するか、あるいは最適でない答えに早急に収束させる可能性がある。 我々は,議論プロセス全体を通して信頼表現を統合するMADフレームワークConfMADを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.34012400580016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of tasks. Recent research has introduced Multi-Agent Debate (MAD) systems, which leverage multiple LLMs to simulate human debate and thereby improve task performance. However, while some LLMs may possess superior knowledge or reasoning capabilities for specific tasks, they often struggle to clearly communicate this advantage during debates, in part due to a lack of confidence expression. Moreover, inappropriate confidence expression can cause agents in MAD systems to either stubbornly maintain incorrect beliefs or converge prematurely on suboptimal answers, ultimately reducing debate effectiveness and overall system performance. To address these challenges, we propose incorporating confidence expression into MAD systems to allow LLMs to explicitly communicate their confidence levels. To validate this approach, we develop ConfMAD, a MAD framework that integrates confidence expression throughout the debate process. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method, and we further analyze how confidence influences debate dynamics, offering insights into the design of confidence-aware MAD systems.
• Abstract（参考訳）: 生成型大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 近年、マルチエージェント・ディベート(MAD)システムを導入し、複数のLLMを活用して人間の議論をシミュレートし、タスク性能を向上させる。 しかしながら、一部のLLMは特定のタスクに対して優れた知識や推論能力を持っているかもしれないが、信頼性表現の欠如により、議論の間、この利点を明確に伝えるのに苦慮することが多い。 さらに、不適切な信頼表現は、MADシステム内のエージェントが、不適切な信念を頑固に維持するか、あるいは最適でない回答に早急に収束させ、最終的に議論の有効性とシステム全体のパフォーマンスを低下させる可能性がある。 これらの課題に対処するため, LLM が信頼度を明示的に伝達できるように, 自信表現をMAD システムに組み込むことを提案する。 このアプローチを検証するため,議論プロセス全体を通して信頼表現を統合するMADフレームワークConfMADを開発した。 実験の結果,提案手法の有効性を実証し,信頼性が議論のダイナミクスにどのように影響するかを更に分析し,信頼性を考慮したMADシステムの設計に関する洞察を提供する。

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