Mehr Agenten ist alles, was Sie brauchen
More Agents Is All You Need
February 3, 2024
Autoren: Junyou Li, Qin Zhang, Yangbin Yu, Qiang Fu, Deheng Ye
cs.AI
Zusammenfassung
Wir stellen fest, dass die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) allein durch eine Sampling-und-Abstimmungs-Methode mit der Anzahl der instanziierten Agenten skaliert. Darüber hinaus ist diese Methode orthogonal zu bestehenden komplexen Methoden zur weiteren Verbesserung von LLMs, wobei das Ausmaß der Verbesserung mit der Schwierigkeit der Aufgabe korreliert. Wir führen umfassende Experimente auf einer breiten Palette von LLM-Benchmarks durch, um die Gültigkeit unserer Erkenntnis zu überprüfen und die Eigenschaften zu untersuchen, die ihr Auftreten begünstigen. Unser Code ist öffentlich verfügbar unter: https://anonymous.4open.science/r/more_agent_is_all_you_need.
English
We find that, simply via a sampling-and-voting method, the performance of
large language models (LLMs) scales with the number of agents instantiated.
Also, this method is orthogonal to existing complicated methods to further
enhance LLMs, while the degree of enhancement is correlated to the task
difficulty. We conduct comprehensive experiments on a wide range of LLM
benchmarks to verify the presence of our finding, and to study the properties
that can facilitate its occurrence. Our code is publicly available at:
https://anonymous.4open.science/r/more_agent_is_all_you_need.