이 논문은 복잡한 수학 문제를 해결하기 위한 새로운 방법인 다중 에이전트 시스템을 소개한다. 기존의 프롬프팅 방법들은 복잡한 논리적 추론 능력이 부족하거나 특정 문제에 대한 프롬프트 설계가 필요하여 일반화가 어려운 문제가 있었다.
MACM은 이러한 한계를 극복하기 위해 제안된 방법이다. MACM은 문제의 조건과 목표를 먼저 추출하고, 이를 바탕으로 다중 에이전트 시스템(사고자, 판단자, 실행자)을 통해 새로운 조건을 점진적으로 발견하여 문제를 해결한다.
실험 결과, MACM은 MATH 데이터셋에서 GPT-4 Turbo 모델의 정확도를 15.14% 향상시켰고, SC-CoT 대비 7.8% 향상시켰다. 또한 24점 게임에서도 ToT 대비 17% 높은 정확도를 보였다. 이를 통해 MACM이 복잡한 수학 문제 해결에 효과적임을 확인할 수 있다.
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by Bin Lei alle arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.04735.pdfDomande più approfondite