論文の概要: Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02124v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 15:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:36:55.371362
• Title: Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View
• Title（参考訳）: LLMエージェントの協調メカニズムを探る:社会心理学の視点から
• Authors: Jintian Zhang, Xin Xu, Shumin Deng
• Abstract要約: 自然言語処理システムは複雑な社会環境にますます採用されている。 これらのNLPシステムは、多言語モデル(LLM)からなるマルチエージェント社会において、人間のような協調インテリジェンスを反映できるだろうか? 本稿では,理論的洞察を用いた実用実験により,現代NLPシステム間の協調機構を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.511930988950162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As Natural Language Processing (NLP) systems are increasingly employed in intricate social environments, a pressing query emerges: Can these NLP systems mirror human-esque collaborative intelligence, in a multi-agent society consisting of multiple large language models (LLMs)? This paper probes the collaboration mechanisms among contemporary NLP systems by melding practical experiments with theoretical insights. We fabricate four unique `societies' comprised of LLM agents, where each agent is characterized by a specific `trait' (easy-going or overconfident) and engages in collaboration with a distinct `thinking pattern' (debate or reflection). Evaluating these multi-agent societies on three benchmark datasets, we discern that LLM agents navigate tasks by leveraging diverse social behaviors, from active debates to introspective reflections. Notably, certain collaborative strategies only optimize efficiency (using fewer API tokens), but also outshine previous top-tier approaches. Moreover, our results further illustrate that LLM agents manifest human-like social behaviors, such as conformity or majority rule, mirroring foundational Social Psychology theories. In conclusion, we integrate insights from Social Psychology to contextualize the collaboration of LLM agents, inspiring further investigations into the collaboration mechanism for LLMs. We commit to sharing our code and datasets (already submitted in supplementary materials), hoping to catalyze further research in this promising avenue (All code and data are available at \url{https://github.com/zjunlp/MachineSoM}.).
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)システムは、複雑な社会環境においてますます採用されているため、押し付けクエリが出現する: これらのNLPシステムは、複数の大規模言語モデル(LLM)からなるマルチエージェント社会において、人間のような協調的な知性を反映できるだろうか? 本稿では,現代のnlpシステム間の協調機構を理論的洞察と実用実験を融合して検証する。 我々は,llmエージェントからなる4つのユニークな「社会」を作製し,それぞれのエージェントが特定の「トレイト」(容易な行動や自信過剰)を特徴とし,異なる「思考パターン」(行動や反省)と協調する。 これらのマルチエージェント社会を3つのベンチマークデータセットで評価し,LLMエージェントが,活発な議論から内省的考察に至るまで,多様な社会的行動を活用することでタスクをナビゲートすることを明らかにする。 特に、コラボレーティブ戦略では、効率を最適化する(APIトークンを少なくする)だけでなく、以前のトップ層アプローチよりも優れている。 さらに, LLMエージェントは, 基本的社会心理学理論を反映して, 適合性や多数決ルールなどの社会的行動を示すことを示す。 結論として,社会心理学からの洞察を統合してLLMエージェントの協調を文脈化し,LLMエージェントの協調メカニズムに関するさらなる研究を刺激する。 コードとデータセット(すでに補足資料として提出されています)の共有を約束し、この有望な道のさらなる研究を促進することを願っています(すべてのコードとデータは、 \url{https://github.com/zjunlp/MachineSoM}で利用可能です)。 ).

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