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Finding Common Ground: Using Large Language Models to Detect Agreement in Multi-Agent Decision Co...

发布时间:2026/9/25 12:58:11 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Finding Common Ground: Using Large Language Models to Detect Agreement in Multi-Agent Decision Co...
文章主要内容和创新点主要内容本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)构建多智能体系统,以模拟现实中的“决策会议”(结构化的协作会议,旨在通过专家讨论达成共识),核心目标是检测参与智能体之间的共识。研究通过两个任务评估了6个不同的LLM:一是“立场检测”(识别智能体对某一问题的立场),二是“立场极性检测”(识别立场的情感倾向为积极、消极或中性)。随后将这些模型整合到多智能体系统中,验证其在复杂模拟场景中的有效性。结果表明,LLMs能可靠地检测动态且微妙的辩论中的共识;加入专门的“共识检测智能体”可提升群体辩论的效率、审议质量和连贯性,使模拟结果接近真实决策会议。创新点提出基于LLM的多智能体决策会议模拟系统:首次将LLMs应用于模拟决策会议,重点解决共识检测问题,填补了LLMs在群体决策模拟中的研究空白。多维度评估LLMs的共识检测能力:通过“立场检测”和“立场极性检测”两个任务,结合基准数据集(VAST、Claim Stance Classification Dataset)和“LLM作为评判者”的主观评估方法,全面验证了LLMs的共识检测性能。验证小型/开源模型的有效性:发现开源模型(如Gemma 2 9B、LLaMA 3 70B)在共识检测任务中表现与闭源大模型(如ChatGPT 4)相当,甚至更优,为资源高效的应用提供了可能。证明共识检测智能体的价值:在多智能体系统中加入专门的共识

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