論文の概要: CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17760v2
• Date: Thu, 2 Nov 2023 17:34:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 17:55:32.398598
• Title: CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society
• Title（参考訳）: CAMEL:大規模言語モデル社会の「ミンド」探索のためのコミュニケーションエージェント
• Authors: Guohao Li, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Hani Itani, Dmitrii Khizbullin, Bernard Ghanem
• Abstract要約: 本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。 本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。 コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.04479313658851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of chat-based language models has led to remarkable progress in complex task-solving. However, their success heavily relies on human input to guide the conversation, which can be challenging and time-consuming. This paper explores the potential of building scalable techniques to facilitate autonomous cooperation among communicative agents, and provides insight into their "cognitive" processes. To address the challenges of achieving autonomous cooperation, we propose a novel communicative agent framework named role-playing. Our approach involves using inception prompting to guide chat agents toward task completion while maintaining consistency with human intentions. We showcase how role-playing can be used to generate conversational data for studying the behaviors and capabilities of a society of agents, providing a valuable resource for investigating conversational language models. In particular, we conduct comprehensive studies on instruction-following cooperation in multi-agent settings. Our contributions include introducing a novel communicative agent framework, offering a scalable approach for studying the cooperative behaviors and capabilities of multi-agent systems, and open-sourcing our library to support research on communicative agents and beyond: https://github.com/camel-ai/camel.
• Abstract（参考訳）: チャットベースの言語モデルの急速な進歩は、複雑なタスク解決の著しい進歩をもたらした。 しかし、彼らの成功は会話を導くための人間の入力に大きく依存しています。 本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を促進するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討し,その「認知的」プロセスについて考察する。 自律的な協調を実現するための課題を解決するために,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、人間の意図と整合性を維持しながら、チャットエージェントをタスク完了に向けて誘導するインセプションプロンプトの使用である。 エージェントの社会の行動と能力を研究するために,ロールプレイングが会話データを生成する方法を紹介し,会話言語モデルを研究する上で貴重な資源を提供する。 特に,マルチエージェント環境における命令追従協調に関する包括的研究を行う。 コントリビューションには、新しいコミュニケーションエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供、コミュニケーションエージェントの研究を支援するライブラリのオープンソース化などが含まれています。

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