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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02124v3
• Date: Mon, 27 May 2024 11:12:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:49:02.020225
• 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, Ningyu Zhang, Ruibo Liu, Bryan Hooi, Shumin Deng,
• Abstract要約: 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。 我々は, LLMエージェントからなる4つの独特な社会をつくり, それぞれのエージェントは, 特定の特性(容易性, 過信性)によって特徴づけられ, 異なる思考パターン(議論, ふりかえり)と協調する。 以上の結果から, LLMエージェントは, 社会心理学理論を反映した, 適合性やコンセンサスリーディングといった人間的な社会的行動を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.80731090755224
• 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). Through evaluating these multi-agent societies on three benchmark datasets, we discern that certain collaborative strategies not only outshine previous top-tier approaches, but also optimize efficiency (using fewer API tokens). Moreover, our results further illustrate that LLM agents manifest human-like social behaviors, such as conformity and consensus reaching, 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\footnote{\url{https://github.com/zjunlp/MachineSoM}.}, hoping to catalyze further research in this promising avenue.
• 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,理論的な洞察と実践的な実験を融合させることにより,現代のNLPシステム間の協調機構を解明する。 我々は, LLMエージェントからなる4つのユニークな「社会」をつくり, それぞれのエージェントは, 特定の「潮流」を特徴とし, 異なる「思考パターン」(議論や考察)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することで、一部の協力戦略が従来のトップ層アプローチよりも優れているだけでなく、効率を最適化する(APIトークンを少なくする)ことに気付く。 さらに, LLM エージェントは, 整合性や合意到達, 基礎的社会心理学理論の反映など, 人為的な社会的行動を示すことが示唆された。 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。 私たちはコードとデータセットを共有することを約束します。 この将来性のある道のさらなる研究をねらっている。

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