論文の概要: MAR:Multi-Agent Reflexion Improves Reasoning Abilities in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20845v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 23:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.635353
• Title: MAR:Multi-Agent Reflexion Improves Reasoning Abilities in LLMs
• Title（参考訳）: MAR:マルチエージェント反射はLDMの共振能力を改善する
• Authors: Onat Ozer, Grace Wu, Yuchen Wang, Daniel Dosti, Honghao Zhang, Vivi De La Rue,
• Abstract要約: 反射を生成する方法としてマルチパーソナディベータを用いたマルチエージェントを提案する。 EM HotPot QA(質問応答)47%,HumanEval(プログラミング)82.7%の精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.425933771439091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLMs have shown the capacity to improve their performance on reasoning tasks through reflecting on their mistakes, and acting with these reflections in mind. However, continual reflections of the same LLM onto itself exhibit degeneration of thought, where the LLM continues to repeat the same errors again and again even with the knowledge that its wrong. To address this problem, we instead introduce multi-agent with multi-persona debators as the method to generate reflections. Through out extensive experimentation, we've found that the leads to better diversity of in the reflections generated by the llm agent. We demonstrate an accuracy of 47% EM HotPot QA (question answering) and 82.7% on HumanEval (programming), both performances surpassing reflection with a single llm.
• Abstract（参考訳）: LLMは、ミスを反映し、これらのリフレクションを念頭に置いて行動することで、タスクの推論におけるパフォーマンスを改善する能力を示した。 しかし、同じLLMの連続的な反射は思考の退化を示し、LLMは同じ誤りを何度も繰り返す。 この問題に対処するために、リフレクションを生成する方法としてマルチパーソナディベータを用いたマルチエージェントを導入する。 広範囲にわたる実験により、llmエージェントによって生成された反射の多様性が向上することがわかった。 我々は,HumanEval(プログラミング)における47%のEM HotPot QA(質問応答)と82.7%の精度を示す。

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