[논문리뷰] MetaGPT- Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework (ICLR 2024)
MetaGPT는 인간의 표준 운영 절차(SOPs)를 활용해 역할별 에이전트 간 협업을 체계화하고, 구조화된 출력물 기반의 메타프로그래밍을 통해 소프트웨어 개발 자동화를 고도화하여, 코드 생성 품질과 작업 완료율에서 최첨단 성능을 보이는 LLM 기반 다중 에이전트 협업 프레임워크이다.
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[논문리뷰] Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models (EMNLP 2023)
본 연구는 대형언어모델(LLM) 기반 에이전트의 다중 에이전트 협력 및 마음 이론(ToM) 추론 능력을 평가하고, 명시적 신념 상태 표현이 성능과 ToM 정확성을 향상시킨다는 점을 밝혔다.
[논문리뷰] CAMEL: Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Language Model Society (NeurIPS 2023)
이 논문은 대화형 언어 모델이 복잡한 작업 수행에서 성공하기 위해 인간의 입력에 의존하는 문제를 해결하기 위해, 역할 놀이 기반의 새로운 대화형 에이전트 프레임워크를 제안하고 자율적인 협력 기술을 개발하는 방법을 탐구합니다.
[논문리뷰] Large language model based multi-agents- A survey of progress and challenges (IJCAI 2024)
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 다중 에이전트 시스템의 발전을 다루며, 이 시스템들이 복잡한 문제 해결과 세계 시뮬레이션에서의 역할, 에이전트의 프로파일링 및 커뮤니케이션 방법, 그리고 기술 개발 방식 등을 논의합니다. 또한, 관련 데이터셋과 벤치마크를 요약하고...
[논문리뷰] PK-ICR- Persona-Knowledge Interactive Multi-Context Retrieval for Grounded Dialogue (EMNLP 2023)
대화 시스템에서 관련된 페르소나와 지식을 함께 식별하는 것이 중요하다는 점을 강조하며, 복잡한 다중 맥락 대화에서 효과적인 응답 생성을 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 새로운 기초 검색 방법과 함께, 데이터 증강과 관련된 난이도가 높은 부정 샘플에 대한 랭킹 성능을 측정하는 독...