論文の概要: Avalon's Game of Thoughts: Battle Against Deception through Recursive Contemplation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01320v3
• Date: Tue, 24 Oct 2023 12:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 23:25:26.150666
• Title: Avalon's Game of Thoughts: Battle Against Deception through Recursive Contemplation
• Title（参考訳）: アバロンの思考ゲーム:再帰的熟考による偽装との戦い
• Authors: Shenzhi Wang, Chang Liu, Zilong Zheng, Siyuan Qi, Shuo Chen, Qisen Yang, Andrew Zhao, Chaofei Wang, Shiji Song, Gao Huang
• Abstract要約: 本研究では,複雑なアバロンゲームを用いて,認知環境におけるLSMの可能性を探究する。 本稿では,LLMの偽情報識別・対策能力を高めるための新しいフレームワークRecursive Contemplation(ReCon)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.126717170151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in large language models (LLMs) have brought remarkable success in the field of LLM-as-Agent. Nevertheless, a prevalent assumption is that the information processed by LLMs is consistently honest, neglecting the pervasive deceptive or misleading information in human society and AI-generated content. This oversight makes LLMs susceptible to malicious manipulations, potentially resulting in detrimental outcomes. This study utilizes the intricate Avalon game as a testbed to explore LLMs' potential in deceptive environments. Avalon, full of misinformation and requiring sophisticated logic, manifests as a "Game-of-Thoughts". Inspired by the efficacy of humans' recursive thinking and perspective-taking in the Avalon game, we introduce a novel framework, Recursive Contemplation (ReCon), to enhance LLMs' ability to identify and counteract deceptive information. ReCon combines formulation and refinement contemplation processes; formulation contemplation produces initial thoughts and speech, while refinement contemplation further polishes them. Additionally, we incorporate first-order and second-order perspective transitions into these processes respectively. Specifically, the first-order allows an LLM agent to infer others' mental states, and the second-order involves understanding how others perceive the agent's mental state. After integrating ReCon with different LLMs, extensive experiment results from the Avalon game indicate its efficacy in aiding LLMs to discern and maneuver around deceptive information without extra fine-tuning and data. Finally, we offer a possible explanation for the efficacy of ReCon and explore the current limitations of LLMs in terms of safety, reasoning, speaking style, and format, potentially furnishing insights for subsequent research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、LLM-as-Agentの分野で大きな成功を収めている。 それにもかかわらず、llmsが処理する情報は一貫して正直であり、人間社会やaiが生成するコンテンツにおける広汎な誤解や誤解を招く情報を無視しているという仮定が一般的である。 この監視により、LSMは悪意のある操作を受けやすくなり、有害な結果をもたらす可能性がある。 本研究では,複雑なアバロンゲームを用いて,認知環境におけるLSMの可能性を探究する。 アバロンは誤った情報に満ちており、洗練された論理を必要とするため、「思考のゲーム」として表される。 アバロンゲームにおける人間の再帰的思考と視点取りの有効性に着想を得て,LLMの認知・認識能力を高めるための新しい枠組みであるRecursive Contemplation(ReCon)を導入する。 ReConは、定式化と洗練の熟考プロセスを組み合わせており、定式化は初期の思考とスピーチを生み出し、洗練の熟考はそれらをさらに洗練する。 さらに、これらのプロセスにそれぞれ一階および二階の視点遷移を組み込む。 具体的には、LLMエージェントが他人の精神状態を推測し、2階は他人がエージェントの精神状態をどう知覚するかを理解する。 reconを異なるllmと統合した後、avalon gameの広範な実験結果は、追加の微調整やデータなしで偽情報の識別と操作をllmに支援する効果を示している。 最後に、ReConの有効性の可能な説明を提供し、安全性、推論、話し方、フォーマットの観点からLLMの現在の限界を探求し、その後の研究の可能性を秘めている。

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