論文の概要: LLM Chemistry Estimation for Multi-LLM Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03930v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 20:21:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.349215
• Title: LLM Chemistry Estimation for Multi-LLM Recommendation
• Title（参考訳）: マルチLLMレコメンデーションのためのLCM化学推定
• Authors: Huascar Sanchez, Briland Hitaj,
• Abstract要約: LLM 化学 - LLM の組み合わせが相乗的あるいは対角的な振る舞いを示す場合を測定するフレームワーク。 理論解析により,LLM間の化学は異種モデルプロファイルにおいて最も顕著であることが示された。 LLM化学はマルチLLMシステムの診断因子であり、アンサンブルレコメンデーションの基礎でもある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4740962650068887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-LLM collaboration promises accurate, robust, and context-aware solutions, yet existing approaches rely on implicit selection and output assessment without analyzing whether collaborating models truly complement or conflict. We introduce LLM Chemistry -- a framework that measures when LLM combinations exhibit synergistic or antagonistic behaviors that shape collective performance beyond individual capabilities. We formalize the notion of chemistry among LLMs, propose algorithms that quantify it by analyzing interaction dependencies, and recommend optimal model ensembles accordingly. Our theoretical analysis shows that chemistry among collaborating LLMs is most evident under heterogeneous model profiles, with its outcome impact shaped by task type, group size, and complexity. Evaluation on classification, summarization, and program repair tasks provides initial evidence for these task-dependent effects, thereby reinforcing our theoretical results. This establishes LLM Chemistry as both a diagnostic factor in multi-LLM systems and a foundation for ensemble recommendation.
• Abstract（参考訳）: マルチLLMコラボレーションは、正確で堅牢でコンテキスト対応のソリューションを約束するが、既存のアプローチでは、コラボレーションモデルが真に補完するかどうかを分析することなく、暗黙の選択と出力アセスメントに依存している。 LLM Chemistry - LLMの組み合わせが、個々の能力を超えた集団的パフォーマンスを形成する相乗的あるいは対角的な振る舞いを示す場合を測定するフレームワーク。 LLM間の化学の概念を形式化し、相互作用依存を分析してそれを定量化するアルゴリズムを提案し、それに応じて最適なモデルアンサンブルを推奨する。 理論解析により,LLM間の化学は,タスクタイプ,グループサイズ,複雑度による結果の影響で,異種モデルプロファイルにおいて最も顕著であることが示された。 分類、要約、プログラム修復タスクの評価は、これらのタスク依存効果の最初の証拠となり、理論的結果を補強する。 LLM化学はマルチLLMシステムの診断因子であり、アンサンブルレコメンデーションの基礎でもある。

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