TalkMesh：小语言模型网状网络学习通信时机与内容
原文标题：Reinforcement Learning of Communication in a Mesh of Small Language Models
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论文提出 TalkMesh，一个由小语言模型智能体组成的去中心化网状网络，学习何时以及传递何种信息。智能体用置信度头评估提案，最自信者广播提示，低置信者据此修正，并以 gossip 共识近似置信度加权投票。三个智能体即可达到 32 次多数投票的准确率，且在部分智能体合谋攻击下具备一定防御能力。
- 问题
- 多数投票随样本增长饱和，独立采样无法传递解题关键步骤。
- 方法
- TalkMesh 去中心化小模型网状网络，学习何时与传递何种信息，用置信度头与 gossip 共识近似加权投票。
- 结果
- 三个智能体达到 32 次多数投票准确率；GSM8K 上 0.568 提升至 0.705，MATH-500 上 0.492 提升至 0.722。
- 影响
- 用通信替代堆采样，在低推理成本下提升小模型准确率，并具备一定抗合谋能力。
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TalkMesh 让三个小模型组网通信，用最多六次输出达到 32 次多数投票的准确率。
- •去中心化网状网络，智能体学习何时通信、传递什么信息
- •每个智能体用置信度头打分，最自信者广播提示，低置信者据此修正
- •用 gossip 共识近似置信度加权投票，无需协调者
- •三个智能体最多六次输出，即达到 32 样本多数投票的准确率
- •8 智能体训练、32 智能体评估：GSM8K 从 0.568 升至 0.705，MATH-500 从 0.492 升至 0.722
为什么重要：多数投票会随样本数饱和，通信式协作是提升小模型推理准确率且更省算力的替代路径。
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