論文の概要: Representational Collapse in Multi-Agent LLM Committees: Measurement and Diversity-Aware Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03809v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 17:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.778838
• Title: Representational Collapse in Multi-Agent LLM Committees: Measurement and Diversity-Aware Consensus
• Title（参考訳）: マルチエージェントLDM委員会における表象崩壊:測定と多様性を考慮した合意
• Abstract要約: マルチエージェントLDM委員会は、異なるロールプロンプトの下で同じモデルを複製し、多数決によってアウトプットを集約する。 それぞれのエージェントのチェーン・オブ・シークレットの論理を組み込んで、100 GSM8Kの質問に3つのQwen2.5-14Bのエージェントでペアの類似度を測る。 DALCは、埋め込み幾何学から多様性重量を計算するトレーニングフリーコンセンサスプロトコルであり、GSM8Kでは87%、トークンコストでは84%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent LLM committees replicate the same model under different role prompts and aggregate outputs by majority vote, implicitly assuming that agents contribute complementary evidence. We embed each agent's chain-of-thought rationale and measure pairwise similarity: across 100 GSM8K questions with three Qwen2.5-14B agents, mean cosine similarity is 0.888 and effective rank is 2.17 out of 3.0, a failure mode we term representational collapse. DALC, a training-free consensus protocol that computes diversity weights from embedding geometry, reaches 87% on GSM8K versus 84% for self-consistency at 26% lower token cost. Ablation experiments reveal 1-3 point per-protocol run-to-run variance, confirm that hint sharing contributes more than diversity weighting alone, and show that encoder choice strongly modulates collapse severity (cosine 0.908 with mxbai versus 0.888 with nomic) and downstream accuracy. The more robust finding is that collapse is measurable, worsens on harder tasks, and that the choice of embedding proxy is a first-order design decision for any latent communication protocol.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントLDM委員会は、異なる役割のプロンプトの下で同じモデルを複製し、多数決によってアウトプットを集約し、エージェントが補完的な証拠を貢献すると暗黙的に仮定する。 3つのQwen2.5-14Bエージェントを持つ100のGSM8K質問に対して、平均コサイン類似度は0.888であり、有効ランクは3.0のうち2.17であり、表現的崩壊を意味する。 DALCは、埋め込み幾何学から多様性重量を計算するトレーニングフリーコンセンサスプロトコルであり、GSM8Kでは87%、トークンコストでは84%に達する。 アブレーション実験では1～3点のラン-ラン分散が示され、ヒント共有が多様性の重み付けに留まらず寄与していることが確認され、エンコーダの選択は崩壊重大度(mxbaiでは0.908、nomicでは0.888)と下流の精度を強く調節することを示した。 より堅牢な発見は、崩壊が測定可能であり、難しいタスクが悪化し、プロキシを埋め込むことが、遅延通信プロトコルのファーストオーダー設計決定であることだ。

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