composable-models/llm_multiagent_debate

ICML 2024: Повышение фактологичности и рассуждений в LLM с помощью многоагентных дебатов

Агенты⭐ 553Python
Открыть на GitHub ↗

Что это за инструмент

Реализация метода многоагентных дебатов для улучшения фактологической точности и рассуждений языковых моделей (LLM).

Зачем нужен

Инструмент позволяет запускать LLM в режиме взаимодействия, где несколько агентов обсуждают ответы, что повышает качество решений. Это полезно для задач, требующих высокой точности фактов и сложных логических выводов, снижая вероятность галлюцинаций.

Что можно реализовать

  • Решение математических задач (арифметика, Grade School Math)
  • Ответы на вопросы по биографиям и фактам
  • Решение многопредметных тестов (MMLU)
  • Улучшение качества ответов LLM через самокоррекцию в диалоге

Ключевые возможности

  • Основано на исследовании ICML 2024 (Du et al.)
  • Готовые скрипты для генерации и оценки ответов
  • Поддержка нескольких бенчмарков: math, gsm, biography, mmlu
  • Простая структура папок для быстрого старта экспериментов

👤 Кому подойдёт: исследователи, разработчики AI, data scientists

Релизы

Релизы ещё не отслежены — появятся после ближайшего опроса.