Mixture-of-Agents: 複数のAI言語モデルを組み合わせてパワーアップする新手法

はじめに

論文の背景

近年、人工知能（AI）の分野で大きな注目を集めているのが「大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）」です。これらのモデルは、人間のような自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりする能力を持っています。GPT-4やClaude、LLaMAなど、さまざまな企業や研究機関が開発を進めています。

しかし、個々のLLMには得意・不得意があり、単一のモデルではカバーしきれない課題も存在します。そこで登場したのが、複数のLLMを組み合わせて使う「Mixture-of-Agents（MoA）」という新しいアプローチです。

研究の目的

この研究の目的は、複数のLLMを効果的に組み合わせることで、個々のモデルの長所を活かしつつ、短所を補い合う方法を開発することです。具体的には：

1. 複数のLLMを協調させる「Mixture-of-Agents（MoA）」手法を提案
2. MoA手法の有効性を複数のベンチマークテストで実証
3. MoA手法がなぜ効果的なのか、その仕組みを解明
4. MoA手法の効率性（コストと計算資源の観点）を評価

これらの目的を達成することで、より高性能で柔軟なAIシステムの実現を目指しています。

大規模言語モデル（LLM）とは

LLMの基本概念

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできる人工知能モデルのことです。主な特徴は以下の通りです：

• 大量のテキストデータを学習している
• 文脈を理解し、適切な応答を生成できる
• さまざまなタスク（文章生成、質問応答、翻訳など）をこなせる

有名なLLMには、OpenAIのGPT-4、Google のPaLM、Meta のLLaMAなどがあります。

現在のLLMの課題

LLMは非常に優れた能力を持っていますが、いくつかの課題も抱えています：

1. モデルサイズと学習データの制限：より大きなモデルを作るには膨大なコストがかかります。
2. 特定分野での専門性：あるLLMが得意な分野と、別のLLMが得意な分野が異なることがあります。
3. 一貫性の維持：長い文脈を保ちながら一貫した応答を生成することが難しい場合があります。
4. 事実の正確性：時として間違った情報や「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる誤った事実を生成することがあります。

これらの課題に対処するため、研究者たちは新しいアプローチを模索しています。その一つが、この論文で提案されている「Mixture-of-Agents（MoA）」手法です。

Mixture-of-Agents（MoA）手法の紹介

MoAの基本的な考え方

Mixture-of-Agents（MoA）手法の核心は、「複数のLLMを組み合わせることで、個々のモデルの長所を活かし、短所を補い合う」というアイデアです。この手法には、以下のような特徴があります：

1. 複数のLLMを「エージェント」として扱う
2. エージェント同士が協力して問題を解決する
3. 段階的に情報を精緻化していく

MoAは、チームで協力して問題を解決するような人間の働き方にヒントを得ています。

MoAの構造

MoAの構造は、複数の「層」から成り立っています。各層には複数のLLM（エージェント）が配置されています。

図2は、MoAの構造を示しています。主な特徴は以下の通りです：

1. 入力（プロンプト）が最初の層に与えられます。
2. 各層のエージェントが並行して応答を生成します。
3. 次の層のエージェントは、前の層の全エージェントの出力を参考にして、さらに洗練された応答を生成します。
4. このプロセスを複数回繰り返し、最終的な出力を得ます。

この構造により、複数のLLMの知識と能力を段階的に組み合わせることができます。

LLMの協調性について

研究チームは、LLMには「協調性」があることを発見しました。つまり、他のモデルの出力を参照することで、自身の応答の質を向上させる能力があるのです。

図1は、AlpacaEval 2.0ベンチマークにおける各LLMの性能を示しています。青い棒グラフは、LLMが単独で回答した場合の性能です。オレンジの棒グラフは、他のLLMの回答を参照した上で回答を生成した場合の性能です。

ほとんどすべてのLLMで、他のモデルの回答を参照することで性能が向上していることが分かります。これは、LLMが他のモデルの出力から学び、より良い回答を生成できることを示しています。

この「協調性」の発見が、MoA手法の基礎となっています。

MoAの評価方法

使用したベンチマーク

研究チームは、MoA手法の有効性を評価するために、以下の3つの主要なベンチマークを使用しました：

1. AlpacaEval 2.0

   • LLMの人間の好みとの整合性を評価
   • 805の実際のユースケースに基づく指示を含む
   • GPT-4ベースの評価者が、モデルの応答とGPT-4の応答を比較

2. MT-Bench

   • LLMの多面的な能力を評価
   • GPT-4が各モデルの回答に点数をつける

3. FLASK

   • LLMのスキルを12の異なる側面から評価
   • より細かい粒度での性能評価が可能

これらのベンチマークを使用することで、MoA手法の性能を多角的に評価しています。

比較対象となるモデル

MoAの性能を評価するために、以下のような最先端のLLMと比較しました：

• GPT-4 Omni
• GPT-4 Turbo
• WizardLM 8x22B
• Qwen1.5 110B Chat
• Llama 3 70B Instruct
• Mixtral 8x22B v0.1

これらのモデルは、現在のAI技術の最前線を行くものばかりです。MoAがこれらのモデルと比較してどの程度の性能を発揮するかを検証しました。

MoAの性能結果

AlpacaEval 2.0での結果

AlpacaEval 2.0は、LLMの回答が人間の好みにどれだけ合っているかを評価するベンチマークです。

表2aは、AlpacaEval 2.0での各モデルの性能を示しています。主な結果は以下の通りです：

1. MoA w/ GPT-4o：65.7%（最高スコア）

   • GPT-4oを最終層の集約モデルとして使用
   • 既存の最高スコアを8.2%上回る

2. MoA：65.1%

   • オープンソースのモデルのみを使用
   • GPT-4 Omniを7.6%上回る

3. MoA-Lite：59.3%

   • より少ない計算資源で実現
   • それでもGPT-4 Omniを1.8%上回る

これらの結果は、MoA手法が既存の最先端モデルを大きく上回る性能を発揮できることを示しています。特に、オープンソースモデルのみを使用しても、商用の最高性能モデルを上回れることは注目に値します。

MT-Benchでの結果

MT-Benchは、LLMの多面的な能力を評価するベンチマークです。

表2bは、MT-Benchでの各モデルの性能を示しています。主な結果は以下の通りです：

1. MoA w/ GPT-4o：9.40点（最高スコア）
2. GPT-4 Turbo：9.31点
3. MoA：9.25点
4. GPT-4 Preview：9.20点

MT-Benchでの改善幅は比較的小さいですが、これは既存のモデルがすでに非常に高いスコアを出しているためです。それでも、MoAは最高スコアを更新しており、すでに高度に最適化されたベンチマークでも性能を押し上げることができることを示しています。

FLASKでの結果

FLASKは、LLMの能力を12の異なる側面から評価する、より詳細なベンチマークです。

図3は、FLASKでの各モデルの性能を示しています。MoAは以下の点で特に優れた性能を示しました：

1. 堅牢性（robustness）
2. 正確性（correctness）
3. 効率性（efficiency）
4. 事実性（factuality）
5. 常識（commonsense）
6. 洞察力（insightfulness）
7. 完全性（completeness）

特筆すべきは、MoAがGPT-4 Omniを上回った項目があることです：

• 正確性（correctness）
• 事実性（factuality）
• 洞察力（insightfulness）
• 完全性（completeness）
• メタ認知（metacognition）

ただし、簡潔性（conciseness）においては、MoAの出力がやや冗長になる傾向が見られました。

これらの結果は、MoA手法が単に全体的な性能を向上させるだけでなく、特定の能力においては最先端のモデルを凌駕できることを示しています。

MoAが効果的な理由

モデルの多様性の重要性

MoAが効果的である理由の一つは、異なるモデルの多様性を活用できることです。

表3は、MoAの各層で使用するモデル（提案者）の数と多様性が性能にどのように影響するかを示しています。主な発見は以下の通りです：

1. モデル数の増加：

   • モデル数（n）が増えるほど、性能が向上する傾向がある
   • 例：n=6の場合、61.3%のスコアを達成

2. 多様性の効果：

   • 同じモデルを複数回使用するよりも、異なるモデルを組み合わせる方が高性能
   • 例：n=6の場合、単一モデル使用時の56.7%に対し、複数モデル使用時は61.3%

これらの結果は、MoAが異なるモデルの強みを効果的に組み合わせられることを示しています。多様なモデルを使用することで、それぞれの得意分野や視点を活かし、より包括的で高品質な回答を生成できるのです。

モデルの役割分担

MoAでは、各モデルが異なる役割を果たすことで、全体の性能を向上させています。主に2つの役割があります：

1. 提案者（Proposer）：

   • 他のモデルが参照するための回答を生成
   • 多様な視点や情報を提供

2. 集約者（Aggregator）：

   • 他のモデルの回答を統合し、高品質な最終回答を生成
   • 情報を整理し、一貫性のある出力を作成

表4は、各モデルが提案者と集約者としてどの程度の性能を発揮するかを示しています。主な発見は以下の通りです：

• Qwen1.5-110B-Chatは両方の役割で高い性能を示す
• LLaMA-3-70b-Instructは集約者としては平均的だが、提案者としては優れている
• WizardLM 8x22Bは提案者として最も高い性能を示すが、集約者としては若干劣る

これらの結果は、各モデルが得意とする役割があることを示しています。MoAはこの特性を活かし、適切な役割分担を行うことで全体の性能を最大化しています。例えば、WizardLM 8x22Bを提案者として活用し、Qwen1.5-110B-Chatを集約者として使用することで、それぞれの強みを生かした高性能なシステムを構築できます。

MoAの効率性

コストパフォーマンス

AI技術の実用化において、性能だけでなくコストも重要な要素です。MoA手法のコスト効率性を評価するため、研究チームは性能とコストの関係を分析しました。

図5aは、各モデルの性能（LC win rate）とコストの関係を示しています。主な発見は以下の通りです：

1. MoAは最高の性能を示しつつ、GPT-4 Turboよりも低コスト
2. MoA-Liteは、GPT-4 Omniと同等のコストで約4%高い性能を実現
3. 単一の提案者を使用するMoA（Single Proposer）は、複数の提案者を使用する場合（Multi Proposer）よりもコスト効率が高い場合がある

これらの結果は、MoA手法が高性能だけでなく、コスト効率も優れていることを示しています。特にMoA-Liteは、高性能と低コストのバランスが取れたソリューションとして注目されます。

計算効率

コストだけでなく、計算資源の効率性も重要です。研究チームは、各モデルの性能と計算量（テラFLOPS：1秒間に1兆回の浮動小数点演算）の関係を分析しました。

図5bは、各モデルの性能と計算量の関係を示しています。主な発見は以下の通りです：

1. MoAは最高の性能を示しつつ、GPT-4 Turboより少ない計算量で実現
2. MoA-Liteは、GPT-4 Omniより少ない計算量で同等以上の性能を達成
3. 層の数を増やすと性能は向上するが、計算量も増加する

これらの結果から、MoA手法は計算資源を効率的に使用しながら高い性能を実現できることが分かります。特に、MoA-Liteは性能と計算効率のバランスが優れており、実用的なソリューションとして期待できます。

まとめと今後の展望

研究の主な成果

この研究の主な成果は以下の通りです：

1. Mixture-of-Agents（MoA）手法の提案：

   • 複数のLLMを効果的に組み合わせる新しいアプローチを開発

2. 高性能の実証：

   • AlpacaEval 2.0、MT-Bench、FLASKなど複数のベンチマークで最高性能を達成
   • オープンソースモデルのみでGPT-4を上回る性能を実現

3. 効率性の証明：

   • コストと計算資源の観点から、既存の最先端モデルより効率的であることを示す

4. LLMの協調性の発見：

   • LLMが他のモデルの出力を参照することで性能を向上させる能力があることを確認

5. モデルの役割分担の重要性：

   • 提案者と集約者という役割を定義し、各モデルの強みを活かす方法を提示

これらの成果は、AI技術の新たな可能性を切り開くものであり、より高性能で効率的なAIシステムの実現に貢献すると期待されます。

MoA手法の限界と課題

MoA手法は優れた性能を示していますが、いくつかの限界や課題も存在します：

1. レイテンシーの問題：

   • 複数のモデルを使用するため、単一モデルよりも応答時間が長くなる可能性がある
   • 特に、最初のトークンが生成されるまでの時間（Time to First Token: TTFT）が長くなる傾向がある

2. 計算資源の要求：

   • 複数のモデルを同時に動かすため、より多くの計算資源が必要になる

3. 統合の複雑さ：

   • 異なるモデルの出力を適切に統合するのは複雑なタスクであり、さらなる最適化が必要

4. モデル選択の問題：

   • 最適なモデルの組み合わせを見つけるのは容易ではなく、多くの試行錯誤が必要になる可能性がある

これらの課題に対処することが、MoA手法をさらに発展させる上で重要になります。

将来の研究方向性

この研究の成果を踏まえ、今後以下のような方向性での研究が期待されます：

1. MoAアーキテクチャの最適化：

   • より効率的なモデルの組み合わせ方法の探索
   • レイテンシーを削減するための新しいアプローチの開発

2. 特定のタスクに特化したMoA：

   • 特定の分野や用途に最適化されたMoAシステムの開発

3. 動的なモデル選択：

   • 入力に応じて最適なモデルの組み合わせを動的に選択する手法の研究

4. 解釈可能性の向上：

   • MoAの意思決定プロセスをより透明化し、解釈可能にする研究

5. マルチモーダルMoA：

   • テキスト以外のモダリティ（画像、音声など）にMoA手法を拡張する試み

6. 効率的な学習方法：

   • MoAシステム全体を効率的に学習させる手法の開発

これらの研究方向性は、AI技術のさらなる発展と、より高度で柔軟なAIシステムの実現につながると期待されます。

用語解説

• 大規模言語モデル（LLM）: 膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成したり理解したりできるAIモデル。

• Mixture-of-Agents（MoA）: 複数のLLMを組み合わせて使用する新しいアプローチ。

• AlpacaEval 2.0: LLMの性能を評価するベンチマーク。人間の好みとの一致度を測定する。

• MT-Bench: LLMの多面的な能力を評価するベンチマーク。

• FLASK: LLMの12の異なるスキルを評価する詳細なベンチマーク。

• 提案者（Proposer）: MoAにおいて、他のモデルが参照するための回答を生成する役割を担うモデル。

• 集約者（Aggregator）: MoAにおいて、他のモデルの回答を統合し、最終的な出力を生成する役割を担うモデル。

• テラFLOPS（TFLOPS）: 1秒間に1兆回の浮動小数点演算を行う計算能力の単位。

• Time to First Token（TTFT）: モデルが最初の出力トークンを生成するまでにかかる時間。

• ハルシネーション: LLMが誤って生成した、事実に基づかない情報や回答のこと。

参考サイト

Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capability in many nature language tasks. However, the auto-regressive generation process makes LLMs p...

arxiv.org