Beyond Parallel Sampling: Diverse Query Initialization for Agentic Search
- 1.에이전트 검색의 폭 확장 한계를 첫 턴 질의 중복으로 진단
- 2.학습 불필요 개입 'DivInit'로 단일 호출서 n개 후보 추출 후 다양한 k개 시드 선택·병렬 실행
- 3.5개 오픈웨이트 모델·8개 벤치마크서 표준 병렬 샘플링을 일관되게 개선
- 4.동일 연산량 멀티홉 QA서 평균 5~7점 향상
왜 중요한가?
병렬 롤아웃을 늘려도 유사한 첫 질의가 겹치는 증거를 검색해 수익이 체감하던 문제를, 첫 턴 질의 다양화만으로 추가 비용 없이 해결했다.
🏷️ 언급 프로젝트
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arXiv:2606.17209v1 Announce Type: new Abstract: Test-time scaling for agentic search typically increases depth (i.e., more turns and tokens per trajectory) or breadth (i.e., more parallel rollouts). Here we focus on breadth scaling, showing that standard parallel sampling yields diminishing returns, tracing this to query redundancy at the first turn. When models issue similar first queries across rollouts, the threads retrieve overlapping evidence, and subsequent turns are conditioned on this s
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