論文の概要: CompeteAI: Understanding the Competition Dynamics in Large Language Model-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17512v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 09:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:46:33.568717
• Title: CompeteAI: Understanding the Competition Dynamics in Large Language Model-based Agents
• Title（参考訳）: CompeteAI:大規模言語モデルベースエージェントにおける競合ダイナミクスの理解
• Authors: Qinlin Zhao, Jindong Wang, Yixuan Zhang, Yiqiao Jin, Kaijie Zhu, Hao Chen, Xing Xie,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクを完了させるエージェントとして広く使われている。 本稿ではエージェント間の競合を研究するための一般的な枠組みを提案する。 そして、GPT-4を用いて仮想街をシミュレートする現実的な競争環境を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.46476421809271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been widely used as agents to complete different tasks, such as personal assistance or event planning. While most of the work has focused on cooperation and collaboration between agents, little work explores competition, another important mechanism that promotes the development of society and economy. In this paper, we seek to examine the competition dynamics in LLM-based agents. We first propose a general framework for studying the competition between agents. Then, we implement a practical competitive environment using GPT-4 to simulate a virtual town with two types of agents, restaurant agents and customer agents. Specifically, the restaurant agents compete with each other to attract more customers, where competition encourages them to transform, such as cultivating new operating strategies. Simulation experiments reveal several interesting findings at the micro and macro levels, which align well with existing market and sociological theories. We hope that the framework and environment can be a promising testbed to study competition that fosters understanding of society. Code is available at: https://github.com/microsoft/competeai.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、個人支援やイベント計画など、さまざまなタスクを完了させるエージェントとして広く使用されている。 研究の大部分はエージェント間の協力と協力に重点を置いているが、社会と経済の発展を促進する重要なメカニズムである競争を探求する活動はほとんどない。 本稿では,LSMをベースとしたエージェントの競合ダイナミクスについて検討する。 まず,エージェント間の競合を研究するための一般的な枠組みを提案する。 そして,GPT-4を用いて,レストランエージェントとカスタマーエージェントの2種類のエージェントで仮想街をシミュレートする現実的な競争環境を構築する。 具体的には、レストランエージェントが競合してより多くの顧客を惹きつけ、競争は新たなオペレーション戦略の育成などの変革を促す。 シミュレーション実験では、既存の市場や社会学理論とよく一致しているミクロやマクロのレベルで興味深い発見がいくつか示されている。 我々は,社会の理解を深める競争を研究する上で,枠組みと環境が有望なテストベッドになることを期待している。 コードは、https://github.com/microsoft/competeai.comで入手できる。

関連論文リスト

• Cooperation, Competition, and Maliciousness: LLM-Stakeholders Interactive Negotiation [52.930183136111864]
  我々は,大言語モデル(LLM)を評価するためにスコーラブルネゴシエーション(scorable negotiations)を提案する。 合意に達するには、エージェントは強力な算術、推論、探索、計画能力を持つ必要がある。 我々は、新しいゲームを作成し、進化するベンチマークを持つことの難しさを増大させる手順を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T13:33:06Z)
• Cooperation Dynamics in Multi-Agent Systems: Exploring Game-Theoretic Scenarios with Mean-Field Equilibria [0.0]
  本稿では,ゲーム理論のシナリオ,すなわちIterated Prisoner's Dilemmaにおける協調を呼び起こす戦略について検討する。 既存の協調戦略は、繰り返しゲームにおけるグループ指向行動を促進する効果について分析する。 この研究は、指数関数的に増加するエージェント集団のシナリオにまで及んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T08:57:01Z)
• Benchmarking Robustness and Generalization in Multi-Agent Systems: A Case Study on Neural MMO [50.58083807719749]
  IJCAI 2022で開催されている第2回Neural MMOチャレンジの結果を報告する。 この競合はマルチエージェントシステムの堅牢性と一般化をターゲットにしている。 環境ラッパー、ベースライン、可視化ツール、そしてさらなる研究のための選択されたポリシーを含むベンチマークをオープンソースにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T07:16:11Z)
• ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models [89.53040828210945]
  ProAgentは、大規模な言語モデルを利用してプロアクティブエージェントを生成する新しいフレームワークである。 ProAgentは現状を分析し、チームメイトの意図を観察から推測することができる。 ProAgentは高度なモジュール化と解釈可能性を示し、様々な調整シナリオに容易に統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T10:36:56Z)
• Cooperation and Competition: Flocking with Evolutionary Multi-Agent Reinforcement Learning [0.0]
  本稿では, フラッキングタスクにおける進化的マルチエージェント強化学習(EMARL)を提案する。 EMARLは、協力と競争を、ほとんど事前知識と組み合わせている。 EMARLは完全競争法や協調法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-10T15:35:20Z)
• Moody Learners -- Explaining Competitive Behaviour of Reinforcement Learning Agents [65.2200847818153]
  競合シナリオでは、エージェントは動的環境を持つだけでなく、相手の行動に直接影響される。 エージェントのQ値の観察は通常、その振る舞いを説明する方法であるが、選択されたアクション間の時間的関係は示さない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T11:30:42Z)
• Natural Emergence of Heterogeneous Strategies in Artificially Intelligent Competitive Teams [0.0]
  我々はFortAttackと呼ばれる競合するマルチエージェント環境を開発し、2つのチームが互いに競合する。 このような振る舞いがチームの成功に繋がる場合、同種エージェント間の異種行動の自然発生を観察する。 我々は、進化した反対戦略を利用して、友好的なエージェントのための単一のポリシーを訓練するアンサンブルトレーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-06T22:35:56Z)
• On Emergent Communication in Competitive Multi-Agent Teams [116.95067289206919]
  外部のエージェントチームによるパフォーマンスの競争が社会的影響として作用するかどうかを検討する。 以上の結果から,外部競争の影響により精度と一般化が向上し,コミュニケーション言語が急速に出現することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T01:14:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。