用于复杂推理的多智能体模型

本文通过提出多智能体对话模型，解决了单个大型语言模型在复杂推理方面的局限性。该模型的架构，结合了生成、验证和集成智能体，以及自博弈机制和检索增强，是一项重大贡献。 侧重于事实一致性和逻辑连贯性，并结合复合奖励函数和改进的训练策略，表明这是一种改进复杂任务中推理准确性和一致性的稳健方法。 实验结果表明在基准数据集上取得了实质性改进，进一步验证了该模型的有效性。

• •提出了一种用于复杂推理的多智能体对话模型。
• •采用三级角色划分架构（生成、验证、集成）。
• •引入了自博弈机制和检索增强。
• •使用复合奖励函数和改进的训练策略。
• •在基准数据集上实现了多跳推理准确性和一致性的显著提高。