複雑な推論のためのマルチエージェントモデル

この論文は、複雑な推論における単一の大規模言語モデルの限界に対処するために、マルチエージェント会話モデルを提案しています。生成、検証、統合エージェントを組み込んだモデルのアーキテクチャ、自己ゲームメカニズム、および検索強化は、重要な貢献です。事実の一貫性と論理的な整合性に焦点を当て、複合報酬関数と改善されたトレーニング戦略を使用することは、複雑なタスクにおける推論の精度と一貫性を向上させるための堅牢なアプローチを示唆しています。ベンチマークデータセットでの大幅な改善を示す実験結果は、モデルの有効性をさらに検証しています。

• •複雑な推論のためのマルチエージェント会話モデルを提案。
• •3レベルの役割分担アーキテクチャ（生成、検証、統合）を採用。
• •自己ゲームメカニズムと検索強化を導入。
• •複合報酬関数と改善されたトレーニング戦略を利用。
• •ベンチマークデータセットで、マルチホップ推論の精度と一貫性が大幅に向上。