多智能体微调：使用不同推理链的自我改进

在人工智能领域，题为《多智体微调：多元推理链的自我改进》的论文提出了一种增强大型语言模型（LLMs）的新方法。作者提出了一个系统，其中一群源自同一基础模型的LLMs通过彼此的交互独立专业化。这种方法突出了其对多样化和保留各种推理链的关注，这使得在多轮微调中能够持续自主改进。这与传统的单智体自我改进方法有着显著不同，后者往往会达到瓶颈。该论文的定量分析展示了这种多智体微调方法的有效性，特别是在复杂的推理任务中。对于那些对人工智能和机器学习前沿感兴趣的人来说，这篇论文可能会为他们提供有关AI代理之间的协作互动如何导致自我改进和更强大的AI系统的宝贵见解。- 大型语言模型（LLMs）在近年来取得了显著的性能，但受限于底层训练数据。 - 最近的研究探索了如何利用LLMs生成合成数据进行自主自我改进。 - 自我改进的连续步骤可能会达到收益递减的点。 - 本文提出了一种互补的自我改进方法，即将微调应用于一个多智能体语言模型社会。 - 通过在模型之间生成的多智能体交互数据来独立地专门化每个模型，从而实现了模型之间的专门化和模型集合的多样化。 - 结果上，我们的整体系统能够保持多样化的推理链，并在比单一智能体自我改进方法更多的微调轮次中实现自主改进。 - 我们在广泛的推理任务套件中定量地说明了这种方法的有效性。