Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities

Summary

このビデオスクリプトでは、大規模言語モデル（LLM）の力を結集し、より強力なモデルを作ることができる「エージェントの混合（MOA）」フレームワークを紹介しています。MOAは、異なるLLMを層状に配置し、応答を生成して洗練することで、個々のモデルの限界を克服し、応答の品質を向上させます。様々なベンチマークで、MOAはGPT-4などのトップモデルを上回るパフォーマンスを発揮し、オープンソースモデルのみで高い品質とコスト効率を証明しています。

Takeaways

• 🧠 大型语言模型（LLMs）通过大量数据训练，展现出了卓越的自然语言理解和生成能力。
• 📈 尽管LLMs表现出色，但在规模和训练数据方面仍存在限制，扩展模型成本高昂。
• 🤝 研究发现，当不同的LLMs协同工作时，它们的性能会显著提高，即使辅助模型的输出质量低于单个LLM。
• 🔄 我们提出了一种名为“混合代理（MOA）”的方法，通过迭代利用多个LLMs来提高响应质量。
• 🛠️ MOA结构包含多个代理层，每层包含多个LLMs，这些模型可以在层内或跨层重复使用。
• 🔑 通过选择基于性能指标和输出多样性的LLMs，MOA旨在克服个别模型的限制，并通过协作综合提高整体响应质量。
• 🏆 我们的评估使用各种基准测试显示，MOA在诸如Alpaca、Aval 2.0等上取得了显著改进，实现了最先进的胜率。
• 🌟 我们提出了一个新的框架MOA，通过利用多个LLMs来增强推理和语言生成能力。
• 🔍 我们强调了LLMs的协作性，表明它们在共同工作时表现更好，并在竞争性基准测试中通过MOA框架实现了最先进的性能。
• 📊 我们还开发了MOA的不同变体，如使用GPT-4作为聚合器的MOA with GPT-4，以及注重成本效益的MOA light。
• 📈 通过详细的实验和预算分析，我们展示了不同实现的MOA可以达到与GPT-4 Turbo相当的性能，同时更具成本效益。

Q & A

大規模言語モデル（LLM）とは何で、どのように自然言語の理解と生成を革新的に進化させましたか？

大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータ量に学習され、人間の好みに合わせて調整された高度な言語モデルです。これらのモデルは自然言語の理解と生成において、人間の能力を超える能力を示しており、自然言語の処理をより正確かつ効果的に行うことが可能です。

LLMの限界はどのようなものがありますか？

LLMの限界は主にサイズとトレーニングデータのスケーリングに関連しています。モデルを拡大するほどコストが高くなり、各モデルには独自の強みと特長があります。

複数のLLMを組み合わせることでどのようにモデルのパフォーマンスが向上するのか説明してください。

複数のLLMを組み合わせることで、モデル同士が出力から相互に参照することができる「協調性」という現象が生じます。これは個々のモデルが単独で提供できるものよりも低い品質の応答でも、パフォーマンスが向上することがわかりました。

Mixture of Agents（MOA）フレームワークとは何であり、どのように応答の品質を向上させるのでしょうか？

MOAフレームワークは、複数のLLMを利用して応答の品質を繰り返し向上させる方法論です。このフレームワークは、応答を生成し、洗練むエージェントのレイヤーを含み、最終的には強固で包括的な出力を生成することを目指しています。

MOAフレームワークにおける「proposers」と「aggregators」の役割とは何ですか？

「proposers」は多様な視点を提供する役割を持ち、「aggregators」はそれらの応答を高品質な出力を形成する役割を果たします。MOAフレームワークでは、これらの役割を通じてモデルの多様性と強みを活用して応答を洗練化します。

MOAフレームワークの評価で、どのような基準に基づいてパフォーマンスが測定されますか？

MOAフレームワークの評価では、様々な基準に基づいてパフォーマンスが測定されます。これには、人間の好みへのモデルのアライメントや、詳細なパフォーマンスのスコアリングが含まれます。

MOAフレームワークがオープンソースモデルを使用してどのようにパフォーマンスを達成しているのか教えてください。

MOAフレームワークは、オープンソースモデルを使用して強力なパフォーマンスを達成しています。これは、モデルの選択と多様性に基づいて、さまざまなベンチマークで重要な改善を示しています。

MOAフレームワークの異なる実装では、どのようにコスト効率を達成しているのか説明してください。

MOAフレームワークの異なる実装では、コスト効率を達成するために、モデルの選択、層の数、および最終層でのアグリゲーターの使用を最適化しています。たとえば、MOA lightはコスト効率を重視し、より少ないレイヤーとアグリゲーターを使用しています。

モデルの多様性とproposersの数が増えることで、最終的な出力をどのように改善するのか説明してください。

モデルの多様性とproposersの数を増やすことで、より多くの補助情報を得ることができます。これは、最終的な出力を改善し、多様なLLMエージェントを持つMOAレイヤーがパフォーマンスを向上させることを示しています。

MOAフレームワークがどのようにして、計算効率とスケーラビリティを確保しているのか教えてください。

MOAフレームワークは、プロンプトインターフェースを通じてLLMを操作することで、計算効率とスケーラビリティを確保しています。これにより、内部の活性化や重みを変更することなく、モデルの強みを最大限に活用して一貫性のある出力を生成することができます。

MOAフレームワークが示す「協調性」の効果は、どのような内部メカニズムに基づいているのか？

MOAフレームワークが示す「協調性」の効果は、アグリゲーターがすべての提案された出力を洗練的に集約する能力に基づいています。これは、単一のLLMの選択よりも高度な集約プロセスが行われていることを示唆しています。

Outlines

00:00

🤖 大型言語モデルのコラボレーション

この段落では、大規模言語モデル（LLM）が自然言語理解と生成をどのように革新的に変えてきたかについて触れています。これらのモデルは膨大なデータで訓練されており、人間好みに合わせて調整されていますが、規模やトレーニングデータの拡大にコストがかかるという限界があります。そこで、複数のLLMの専門知識を組み合わせることでより強力なモデルを作ることが議論されています。研究によると、異なるLLMが協力して出力を行うことで、個々のモデルの能力を超えたパフォーマンスが得られることがわかりました。そこで、複数のLLMを活用して応答の質を向上させるための方法論である「エージェントの混合物（MOA）」が提案されています。MOAは、各層に複数のエージェントを持ち、応答を生成し、洗練させることで、包括的で堅牢なアウトプットを生成します。

05:01

📊 MOAフレームワークの効果

この段落では、MOAフレームワークの構造とその効果について説明しています。MOAは複数の層を持つフレームワークで、各層には複数の言語モデルが含まれています。これらのモデルは同じ層内または異なる層間で再利用され、温度サンプリングや確率性によって異なるアウトプットを生成します。MOAは、専門の混合（MoE）技術をモデルレベルで応用し、プロンプトインターフェースのみを使って複数のLLMを効果的に制御します。評価では、MOAがオープンソースモデルのみを使ってもGPT-4を上回るパフォーマンスを示し、コスト効率も高く、さまざまなベンチマークで優れた結果を得ています。

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🔍 モデル多様性とプロポーザーの数

この段落では、モデルの多様性とプロポーザーの数、そしてそれらが最終的なアウトプットの質に与える影響について研究しています。プロポーザーの数を増やすことで、より多くの補助情報が得られ、アウトプットの質が向上することが示されています。また、異なるLLMを使用することで、より多様な結果を得ることができます。モデルの専門化についても分析されており、GPT-4やQuen、Llama 3などが多角的な役割を果たしている一方で、Wizard LMはプロポーザーとしての役割に適しています。予算とトークンの使用量、そしてそれらがパフォーマンスに与える影響についても分析されています。

Keywords

💡大型言語モデル（LLMs）

大型言語モデルとは、大量のデータを学習し、自然言語の理解と生成を革命化した人工知能モデルです。このビデオでは、LLMsが持つ驚くべき能力について触れていますが、サイズやトレーニングデータのスケーリングにおけるコスト面の限界も指摘しています。例として、「これらのモデルは訓練データの多さと人間の好みに合わせて調整され、驚くべき能力を示している」と説明しています。

💡コラボラティブネス

コラボラティブネスは、複数のLLMsが互いに出力を参照してより良いパフォーマンスを示す現象です。ビデオでは、個々のモデルが単独で能力が低い場合でも、他のモデルからの出力を参照することでパフォーマンスが向上することが強調されています。例えば、「モデルは他のモデルからの出力を参照することで、パフォーマンスが向上する」と述べています。

💡Mixture of Agents（MOA）

Mixture of Agents（MOA）は、複数のLLMsを利用して応答の質を向上させるための方法論です。ビデオでは、MOAがどのように層を持ち、各層が異なるモデルを生成して応答を洗練するかについて説明しています。例えば、「MOA構造には、応答を生成し、洗練るエージェントの層が複数含まれている」と述べています。

💡提案者（Proposer）

提案者は、MOAフレームワーク内で多様な視点を提供する役割を果たすLLMsです。ビデオでは、GPT-4やQuen 1.5などのモデルがこの役割を果たしていると紹介されています。例えば、「モデルはGPT-4やQuen 1.5が両方の役割で優れている」と触れています。

💡アグリゲーター

アグリゲーターは、MOAフレームワーク内で提案された応答を高質な出力に合成する役割を果たすLLMsです。ビデオでは、特定のモデルがアグリゲーターとしてより効果的であることが指摘されています。例えば、「ウィザードLMは提案者として効果的であるが、他のモデルからの応答を集約する際には苦労する」と説明しています。

💡応答の洗練

応答の洗練は、MOAフレームワーク内で複数のLLMsが入力テキストを処理し、継続的に応答を生成するプロセスです。ビデオでは、このプロセスがどのように応答の質を向上させるかについて議論されています。例えば、「各LLMは入力テキストを処理し、継続を生成する」と述べています。

💡ベンチマーク

ベンチマークは、モデルの性能を評価するための標準化されたテストです。ビデオでは、MOAフレームワークが様々なベンチマークでどのように優れたパフォーマンスを示したかについて触れています。例えば、「MOAは様々なベンチマークで重要な改善を示し、ALPACA AVAL 2.0で最高の勝率を達成している」と述べています。

💡オープンソースモデル

オープンソースモデルは、誰でも自由に使用できるソフトウェアです。ビデオでは、MOAフレームワークがこれらのモデルを使用してパフォーマンスを達成していると強調しています。例えば、「私たちの方法はオープンソースモデルを使用してパフォーマンスを比較する」と述べています。

💡コスト効果

コスト効果は、MOAフレームワークの変種の一つであるMOA Lightが強調する概念で、コストとパフォーマンスのバランスを取ることに焦点を当てています。ビデオでは、MOA Lightがコスト効率を重視しながらも品質を向上させる方法について説明しています。例えば、「MOA Lightはコスト効率を重視しながら品質を向上させる」と述べています。

💡多モデルアンサンブル

多モデルアンサンブルは、複数のモデルを組み合わせて応答の質を向上させる技術です。ビデオでは、MOAフレームワークがこの概念を応用し、複数のLLMsを効果的に使用することでパフォーマンスを向上させる方法について議論しています。例えば、「MOAフレームワークは、複数のLLMsを効果的に使用することでパフォーマンスを向上させる」と述べています。

Highlights

Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language understanding and generation.

LLMs, despite their remarkable capabilities, have limitations in size and training data scaling.

Combining expertise of multiple LLMs can create a more powerful model.

The collaborativeness of LLMs allows models to perform better when referring to outputs from other models.

Mixture of Agents (MOA) methodology is introduced to enhance response quality using multiple LLMs.

MOA involves layers of agents that iteratively generate and refine responses.

MOA carefully selects LLMs based on performance metrics and diversity of outputs.

MOA achieves state-of-the-art win rate on benchmarks such as Alpaca and AVAL 2.0.

MOA proposes a novel framework to enhance reasoning and language generation by leveraging multiple LLMs.

Categorizing LLMs into proposers and aggregators enhances the collaborativeness of LLMs.

Models like GPT-4 and Quen 1.5 excel in both proposer and aggregator roles.

MOA uses multiple aggregators iteratively to refine responses and leverage model strengths.

MOA framework extends the concept of mixture of experts to operate at the model level using LLMs.

MOA eliminates the need for fine-tuning and offers flexibility across various LLMs.

MOA outperforms GPT-4 on Alpaca AAL 2.0 and Flask using only open-source models.

MOA light is a cost-effective variant that prioritizes quality with fewer layers.

Experiments show MOA significantly outperforms LLM rankers indicating sophisticated aggregation.

MOA variants demonstrate significant improvements in quality on benchmarks like Alpaca Eval 2.0.

Model diversity and the number of proposers impact the final output quality in MOA.

Budget and token analysis shows MOA strikes a balance between cost and performance.

MOA explores model ensembles and collaboration strategies for improved response quality.

Transcripts

section

introduction in this section we delve

into the world of large language models

llms and how they have revolutionized

natural language understanding and

generation these models trained on vast

amounts of data and aligned with human

preferences have shown remarkable

capabilities however they still have

limitations in terms of size and

training data scaling them up is costly

and each model has its own strengths and

specialties

this diversity raises an interesting

question can we combine the expertise of

multiple llms to create a more powerful

model our answer is

yes we have identified a phenomenon

called the collaborativeness of llms

where models perform better when they

can refer to outputs from other models

even if those models are not as capable

individually our research shows that

when different llms work together their

performance improves significantly

ly this Improvement occurs even when the

auxiliary responses from other models

are of lower quality than what a single

llm could produce on its own based on

this discovery we introduce a

methodology called mixture of Agents MOA

that leverages multiple llms to enhance

response quality

iteratively the Moa structure involves

layers of agents that generate and

refine responses until a robust and

comprehensive output is

achieved to ensure effective

collaboration and improve response

quality we carefully select llms based

on their performance metrics and

diversity of outputs for each MOA

layer by combining models with different

strengths MOA aims to overcome

individual model limitations and enhance

overall response quality through

collaborative

synthesis our evaluations using various

benchmarks demonstrate significant

improvements with MOA achieving a

state-of-the-art win rate on alpaca aval

2.0

our contributions can be summarized as

follows we propose a novel framework MOA

to enhance reasoning and language

Generation by leveraging multiple llms

we highlight the collaborativeness of

llms showing that they perform better

when working together and we achieve

state-of-the-art performance on

competitive benchmarks through our MOA

framework section summary in this

section we demonstrate the

collaborativeness of large language

models llms showing that they can

enhance their responses by referencing

outputs from other

models by categorizing llms into

proposers which provide diverse

perspectives and aggregators which

synthesize responses into highquality

outputs we show that models like GPT 4

and quen 1.5 excel in both roles while

wizard LM is more effective as a

proposer to further boost collaboration

we propose using multiple aggregators

iteratively to refine responses and

leverage the strengths of various models

leading to the development of our

mixture of Agents

methodology section mixture of agents in

this section we present our mixture of

Agents MOA

framework the structure of MOA includes

multiple layers each containing several

language model models

llms these llms can be reused within the

same layer or across different

layers when many llms in a layer are the

same it creates a setup where only a few

models are activated generating multiple

different outputs due to temperature

sampling

stochasticity each llm processes an

input text and generates its

continuation without needing

fine-tuning the output of each MOA layer

is obtained by concatenating the texts

from all llms and applying an

aggregation and synthesis

prompt in practice we only use one llm

in the last layer to simplify the

process

therefore the final output is the result

of the llm in the last layer and we

evaluate the Performance Based on this

output drawing inspiration from the

mixture of experts Mo technique and

machine learning MOA leverages the

capabilities of multiple llms across

different

layers in MO expert networks specialize

in different skills and a gating network

controls their

contributions our MOA framework extends

this concept to to operate at the model

level using llms entirely through the

prompt interface without modifying

internal activations or

weights by consolidating the roles of

gating and expert networks into llms we

can effectively regulate inputs and

generate coherent outputs without

additional coordination

mechanisms this approach eliminates the

need for fine-tuning offers flexibility

and can be applied to various llms

regardless of their size or

architecture our evaluation demonstrates

that MOA achieves significant

improvements on various benchmarks such

as alpaca aval 2.0 Mt bench and

flask notably using only open-source

models our method outperforms gp40 on

alpaca AAL 2.0 and

flask through detailed experiments and

budget analysis we show that different

implementations of MOA can achieve

performance comparable to gp4 Turbo

while being more costeffective

we evaluate our approach on benchmarks

like alpaca eval 2.0 Mt bench and flask

which assess model alignment with human

preferences and provide detailed

performance

scores section summary in this section

we introduce the mixture of Agents MOA

framework which consists of layers with

multiple language model models llms that

can be reused within and across

layers by leveraging a single proposer

setting where only a sub set of models

are activated each llm processes input

text and generates its continuation

without requiring

fine-tuning inspired by the mixture of

experts Mo technique our MOA method

extends the concept to operate at the

model level utilizing llms across layers

solely through the prompt interface

leading to improved performance on

various benchmarks while being

computationally efficient and

scalable section

models in this SE

we created our default mixture of Agents

MOA using open-source models to achieve

strong

performance the models we used include

quen 1.51 one0 B chat quen 1.5 72b chat

wizard lm- 8X 22b llama 3 to 70b

instruct 2 mixol - 8X 22b v.1 and

instruct we built three MOA layers with

the same set of models in each layer

in the final layer we used quen

1.51 one0 B chat as the

aggregator we also developed a variant

called MOA with

gp4 which focuses on highquality outputs

by using GPT 40 as the aggregator in the

last MOA layer another variant MOA light

prioritizes cost Effectiveness by using

only two MOA layers and quen 1.5 72b

chat as the

aggregator MOA light is is more

costeffective than gp40 and shows a 1.8%

Improvement in quality on alpaca eval

2.0 we made sure to follow all licensing

terms for the models used and for open-

Source models we ran all inferences

through together inference

Endo moving on to the Benchmark results

we evaluated our approach on three

benchmarks alpaca aval 2. Mt bench and

FK on alpaca eval 2.0 our MOA method

outperformed top models like gp4

achieving an impressive 8.2% absolute

improvement over the previous best model

GPT

40 notably our model surpassed GPT 40

using only open source models showing a

7.6% absolute improvement from

57.5% GPT 40 to

65.1%

MOA even with fewer layers MOA light

outperformed the best model by

1.8% improving from

57.5% GPT 40 to

59.3% MOA light showcasing the

effectiveness of leveraging open-source

models

efficiently on Mt bench where individual

models already perform exceptionally

well our approach secured the top

position on the leaderboard

demonstrating its ability to enhance

performance even on highly optimized

benchmarks in flask MOA excelled in

various aspects such as robustness

correctness efficiency factuality common

sense and insightfulness compared to the

single model aggregator quen 110b chat

MOA also outperformed gp4 Omni in

correctness factuality insightfulness

completeness and metacognition although

it was slightly less concise in its

outputs exploring why mixture of Agents

works well we conducted experiments to

gain insights into its internal

mechanism we found that MOA

significantly outperforms llm rankers

indicating that the aggregator likely

performs sophisticated aggregation over

all proposed outputs rather than simply

selecting

one additionally MOA tends to

incorporate the best proposed answers as

shown by positive correlations between

similarity scores and preference

scores section summary in this section

we constructed mixture of Agents MOA

model using open-source models to

achieve competitive

performance our MOA setup includes three

layers with the same set of models in

each layer with quen

1.51 one0 B chat as the aggregator in

the final layer we also developed

variants like MOA with gp40 prioritizing

highquality outputs and MOA light

emphasizing cost Effectiveness

showcasing significant improvements in

quality on benchmarks like alpaca eval

2.0

o section effect of model diversity and

the number of

proposers in this section we examine how

the number of proposals and the

diversity of models impact the final

output quality in our

study by adjusting the number of

proposers n in each layer we observe

that the output quality improves as n

increases indicating the advantages of

having more auxiliary

information comparing scenarios where

responses are generated by a single llm

versus multiple different llms we

consistently find better results when

using a diverse set of

llms this suggests that having a greater

variety of llm agents in each MOA layer

can enhance

performance exploring the specialization

of models in the mixture of agent

ecosystem we identify models like GPT 40

quen and llama 3 as versatile in both

assisting and aggregating

tasks however models like wizard l M

Excel as proposers but struggle in

aggregating responses from other

models to analyze the relationship

between budget token usage and LC win

rates we conduct a budget and token

analysis by plotting the LC win rate

against the average inference cost in

the APPA aval 2.0 Benchmark we identify

models that strike a balance between

cost and

performance models closer to the Paro

front offer better value by achieving

High LC win rates at lower

costs for instance MOA is optimal for

Quality while MOA light matches GPT 40's

cost with higher quality and cost

Effectiveness we also explore the

consumption of T flops and its impact on

LC win rates using it as a measure of

latency similar to the cost analysis we

observe a par front where models

effectively utilize computational

resources to maximize their

performance in the realm of llm

reasoning recent advancements focus on

optimizing llms for various tasks

through prompt engineering techniques

like Chain of Thought cot and natural

program

prompting these approaches aim to

enhance the generation quality of llms

by guiding them through reasoning

processes to leverage the strengths of

multiple models we explore model

ensembles such as pair ranker for

reranking outputs and Frugal GPT for

costeffective llm usage

additionally methods like

gfus and model Ensemble collaboration

strategies are investigated to improve

response quality through model fusion

and multi-agent interactions