Meer Agents Is Alles Wat Je Nodig Hebt
More Agents Is All You Need
February 3, 2024
Auteurs: Junyou Li, Qin Zhang, Yangbin Yu, Qiang Fu, Deheng Ye
cs.AI
Samenvatting
We ontdekken dat, simpelweg via een steekproef-en-stemmethode, de prestaties van grote taalmodellen (LLM's) schalen met het aantal geïnstantieerde agents. Bovendien is deze methode orthogonaal aan bestaande complexe methoden om LLM's verder te verbeteren, terwijl de mate van verbetering gecorreleerd is aan de taakmoeilijkheidsgraad. We voeren uitgebreide experimenten uit op een breed scala aan LLM-benchmarks om de aanwezigheid van onze bevinding te verifiëren en om de eigenschappen te bestuderen die het optreden ervan kunnen bevorderen. Onze code is openbaar beschikbaar op: 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.