LLMマルチエージェント間の相互作用の分析

数人による課題解決のパフォーマンスを説明する近年，自然言語処理分野では大規模言語モデル理論として，Steiner’stheoryというものがある[6]．（LLM）の研究が活発化し，様々な推論タスクで人Steiner’stheoryでは，複数人での協力による効果間に匹敵する性能を達成している.現在のLLMはの程度（ActualGroupProductivity）を，メンバーの流暢な自然言語を生成し，他のLLMと連携してタ能力や課題の特性などから決まる生産性（Potentialスクを遂行することが可能になりつつある．これにProductivity）と，潜在的生産性を下げる/上げる要より，複数のLLMエージェントが協力するマルチ因（ProductivityLossesおよびProductivityGains）にエージェント（MA）アプローチが，単一エージェ基づいて説明する．この研究の10年後に発表されント（SA）を超える性能を示す研究が増加していたHillらによるレビュー論文[7]によれば，多くのる[1]．しかし，LLM自体の推論能力やMA自体の社会心理学の実験がSteiner’stheoryを支持している効果を疑問視する論文も存在する[2]．このように，という．MAに対する研究が進められている一方で，MAがそこで本研究では，LLM同士の相互作用に焦点をSAに比べて常に性能が向上するわけではないとい当て，人間のグループによる問題解決のパフォーマうことが分かってきている．ンスを説明する理論であるSteiner’stheoryをMAアこのようなエージェント同士の相互作用とグループローチに適用し，LLM同士の相互作用がパフォープとしてのパフォーマンスの関連に関しては，社会マンスにどのように影響するのかを分析する．心理学で長年研究されてきた．興味深いのは，LLM実験では，複数の推論タスクにおいて，複数のに対して有効な手法の多くが，社会心理学で人間にMAフレームワークを使ってタスクを解かせ，タス―893―.ク中の会話をSteiner’stheoryに基づく指標を用いて評価することで，回答の正誤とエージェント間の相互作用との相関関係を分析する．その結果，特に誤った考えの伝搬がMAフレームワークの性能低下を引き起こすことが明らかになった．また，MAフレームワークによる意見の多様化や修正は必ずしも性能向上に寄与せず，その有効性はタスクやフレームワーク依存であることがわかった．