論文の概要: Human Choice Prediction in Language-based Persuasion Games: Simulation-based Off-Policy Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10361v5
• Date: Thu, 20 Mar 2025 14:27:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:32:06.964069
• Title: Human Choice Prediction in Language-based Persuasion Games: Simulation-based Off-Policy Evaluation
• Title（参考訳）: 言語に基づく説得ゲームにおける人間の選択予測:シミュレーションに基づくオフポリティ評価
• Authors: Eilam Shapira, Omer Madmon, Reut Apel, Moshe Tennenholtz, Roi Reichart,
• Abstract要約: 我々は,言語に基づく説得ゲームに焦点を合わせ,専門家が言論的なメッセージを通じて意思決定者に影響を与えることを目標としている。 OPEフレームワークでは,1組の専門家エージェントとの遭遇から収集した人間のインタラクションデータに基づいて,予測モデルを訓練する。 専用アプリケーションを用いて,人間による87Kの意思決定データセットを収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.520648062905433
• License:
• Abstract: Recent advances in Large Language Models (LLMs) have spurred interest in designing LLM-based agents for tasks that involve interaction with human and artificial agents. This paper addresses a key aspect in the design of such agents: predicting human decisions in off-policy evaluation (OPE). We focus on language-based persuasion games, where an expert aims to influence the decision-maker through verbal messages. In our OPE framework, the prediction model is trained on human interaction data collected from encounters with one set of expert agents, and its performance is evaluated on interactions with a different set of experts. Using a dedicated application, we collected a dataset of 87K decisions from humans playing a repeated decision-making game with artificial agents. To enhance off-policy performance, we propose a simulation technique involving interactions across the entire agent space and simulated decision-makers. Our learning strategy yields significant OPE gains, e.g., improving prediction accuracy in the top 15% challenging cases by 7.1%. Our code and the large dataset we collected and generated are submitted as supplementary material and publicly available in our GitHub repository: https://github.com/eilamshapira/HumanChoicePrediction
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の最近の進歩は、人間や人工エージェントとの相互作用を伴うタスクのためのLLMベースのエージェントの設計への関心を喚起している。 本稿では,このようなエージェントの設計における重要な側面として,オフ・ポリティクス評価(OPE)における人的決定の予測について述べる。 我々は,言語に基づく説得ゲームに焦点を合わせ,専門家が言論的なメッセージを通じて意思決定者に影響を与えることを目標としている。 OPEフレームワークでは,1つの専門家エージェントとの出会いから収集した人間のインタラクションデータに基づいて予測モデルを訓練し,その性能を別の専門家とのインタラクションに基づいて評価する。 専用アプリケーションを用いて,人間による87Kの意思決定データセットを収集した。 本研究では, エージェント空間全体にわたるインタラクションと, 意思決定者のシミュレートを含むシミュレーション手法を提案する。 我々の学習戦略は、例えば、上位15%のチャレンジケースにおける予測精度を7.1%向上させる、重要なOPEゲインをもたらす。 私たちのコードと、私たちが収集し、生成した巨大なデータセットは、補足資料として提出され、GitHubリポジトリで公開されています。

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