論文の概要: Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10701v3
• Date: Wed, 26 Jun 2024 20:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 20:16:23.324583
• Title: Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる多言語協調のための心の理論
• Authors: Huao Li, Yu Quan Chong, Simon Stepputtis, Joseph Campbell, Dana Hughes, Michael Lewis, Katia Sycara,
• Abstract要約: 本研究では,多エージェント協調型テキストゲームにおけるLarge Language Models (LLMs) ベースのエージェントを,理論オブマインド (ToM) 推論タスクを用いて評価する。 LLMをベースとしたエージェント間の創発的協調行動と高次マインド理論の実証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2767999863286645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive accomplishments in both reasoning and planning, their abilities in multi-agent collaborations remains largely unexplored. This study evaluates LLM-based agents in a multi-agent cooperative text game with Theory of Mind (ToM) inference tasks, comparing their performance with Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) and planning-based baselines. We observed evidence of emergent collaborative behaviors and high-order Theory of Mind capabilities among LLM-based agents. Our results reveal limitations in LLM-based agents' planning optimization due to systematic failures in managing long-horizon contexts and hallucination about the task state. We explore the use of explicit belief state representations to mitigate these issues, finding that it enhances task performance and the accuracy of ToM inferences for LLM-based agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は推論と計画の両方において素晴らしい成果を上げてきたが、マルチエージェントのコラボレーションにおけるそれらの能力はいまだほとんど解明されていない。 本研究では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)とプランニングベースライン(MARL)を併用した多エージェント協調型テキストゲームにおけるLLMエージェントの評価を行った。 LLMをベースとしたエージェント間の創発的協調行動と高次マインド理論の実証を行った。 この結果から,LLMエージェントの長期的コンテキスト管理における系統的障害とタスク状態に対する幻覚による計画最適化の限界が明らかになった。 本研究では,これらの問題を緩和するために,明示的な信念状態表現を用いることで,LCMに基づくエージェントに対するタスク性能とToM推論の精度を向上させることを明らかにする。

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