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討論の連鎖(CoD)
複数の AI モデルが協力し、議論を交わして結論に至る
複雑さ: highマルチエージェント
30秒でわかる概要
- 概要
- 複数のモデルが同じ問いに対して対立する見解を示し、それぞれの立場のトレードオフを比較しながら結論を統合します。
- 使いどころ
- 正当に競合する優先事項が絡む複雑な意思決定で、単一の専門家の視点では全体像をとらえきれない場合。
- 注意点
- 議論は不確実性を合意のように見せかけることがあります。正解データによる検証がないまま、もっともらしい回答へ収束してしまうおそれがあります。
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動画による解説
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討論の連鎖: 概要
複数の AI モデルが協力し、議論を交わして結論に至る
- Multi-model collaboration
- Peer review mechanism
- Reduces individual bias
- Leverages collective intelligence
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate - Du et al. (2023)arXiv:2305.14325
- Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate - Liang et al. (2023)arXiv:2305.19118
- Debating with More Persuasive LLMs Leads to More Truthful Answers - Khan et al. (2024)arXiv:2402.06782
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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