Больше агентов — это всё, что вам нужно

Аннотация

Мы обнаружили, что производительность больших языковых моделей (LLM) масштабируется с количеством создаваемых агентов при использовании простого метода выборки и голосования. Кроме того, этот метод ортогонален существующим сложным методам дальнейшего улучшения LLM, при этом степень улучшения коррелирует со сложностью задачи. Мы провели всесторонние эксперименты на широком спектре тестовых наборов для LLM, чтобы подтвердить наше открытие и изучить свойства, которые способствуют его проявлению. Наш код доступен по адресу: 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.

Больше агентов — это всё, что вам нужно

More Agents Is All You Need

Аннотация

Support