論文の概要: Meta-Moderator: Empowering Multi-Agent Debate with Meta-Cognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23029v1
- Date: Mon, 24 Aug 2026 09:33:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 13:29:44.012992
- Title: Meta-Moderator: Empowering Multi-Agent Debate with Meta-Cognition
- Title（参考訳）: メタモデレータ:メタ認知によるマルチエージェント議論の強化
- Authors: Wentao Hu, Zhuoyue Wan, Jinhao Shen, Chen Jason Zhang, Xiaoyong Wei, Qing Li,
- Abstract要約: 我々は、メタ認知プロセスとしてモデレーションを、議論ユーティリティを監視し、熟考を制御し、最終回答を判断する。
本稿ではメタモデレータについて紹介する。メタモデレータは動的に議論を規制し、いつ回答を確定するかを決定する学習可能なフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.85069182811407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent debate can improve large language model reasoning by eliciting diverse hypotheses and critiques, yet its performance is often constrained by weak moderation. Common pipelines rely on fixed budgets, agreement-based stopping, or untrained judges, leading to redundant deliberation and unreliable evidence aggregation. We cast moderation as a meta-cognitive process, monitoring debate utility, controlling deliberation, and adjudicating a final answer, and introduce Meta-Moderator, a learnable framework that dynamically regulates debate and decides when to finalize an answer. Meta-Moderator is trained independently of the debaters via outcome-driven policy optimization, making debate regulation an explicit capability rather than an incidental effect of prompting. Across five benchmarks, Meta-Moderator outperforms widely used decision layers and transfers across tasks and system configurations. Further analyses show that it allocates debate more selectively and reduces mis-aggregation after informative hypotheses appear.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントの議論は、多種多様な仮説と批判を引き出すことで、大きな言語モデルの推論を改善することができるが、その性能は弱いモデレーションによって制約されることが多い。
共通のパイプラインは、固定予算、合意に基づく停止、または訓練されていない裁判官に依存しており、冗長な審議と信頼性の低い証拠収集につながる。
メタ認知のプロセスとしてモデレーションを導入し、議論ユーティリティを監視し、熟考を制御し、最終回答を調整し、動的に議論を規制し、いつ答えを確定するかを決定する学習可能なフレームワークであるメタモデレータを紹介した。
メタモデレータは、結果駆動の政策最適化を通じて、議論者から独立して訓練される。
5つのベンチマークで、Meta-Moderatorは広く使われている決定層やタスクやシステム構成間の転送よりも優れています。
さらなる分析により、より選択的に議論を割り当て、情報的仮説が現れてから誤集合を減らすことが示されている。
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