composable-models/llm_multiagent_debate
ICML 2024: Повышение фактологичности и рассуждений в LLM с помощью многоагентных дебатов
Агенты⭐ 553Python
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.