論文の概要: Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18940v3
• Date: Tue, 20 Feb 2024 01:21:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 20:28:08.992807
• Title: Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game
• Title（参考訳）: ウェアウルフゲームにおける戦略的遊びのための強化学習型言語エージェント
• Authors: Zelai Xu, Chao Yu, Fei Fang, Yu Wang, Yi Wu
• Abstract要約: 我々は、柔軟な言語行動を生成し、強力な意思決定能力を有する戦略的言語エージェントを開発する。 言語行動の本質的バイアスを軽減するため,我々のエージェントはLLMを用いて推論を行い,多様な行動候補を生成する。 実験により,我々のエージェントは本態性バイアスを克服し,Werewolfゲームにおいて既存のLSMベースのエージェントより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.438765131992525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agents built with large language models (LLMs) have shown great potential across a wide range of domains. However, in complex decision-making tasks, pure LLM-based agents tend to exhibit intrinsic bias in their choice of actions, which is inherited from the model's training data and results in suboptimal performance. To develop strategic language agents, i.e., agents that generate flexible language actions and possess strong decision-making abilities, we propose a novel framework that powers LLM-based agents with reinforcement learning (RL). We consider Werewolf, a popular social deduction game, as a challenging testbed that emphasizes versatile communication and strategic gameplay. To mitigate the intrinsic bias in language actions, our agents use an LLM to perform deductive reasoning and generate a diverse set of action candidates. Then an RL policy trained to optimize the decision-making ability chooses an action from the candidates to play in the game. Extensive experiments show that our agents overcome the intrinsic bias and outperform existing LLM-based agents in the Werewolf game. We also conduct human-agent experiments and find that our agents achieve human-level performance and demonstrate strong strategic play.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)で構築されたエージェントは、幅広いドメインにわたって大きな可能性を示しています。 しかしながら、複雑な意思決定タスクでは、純粋なLCMベースのエージェントは、モデルのトレーニングデータから受け継がれたアクションの選択に固有のバイアスを示す傾向にあり、その結果、最適なパフォーマンスをもたらす。 柔軟な言語行動を生み出し,強い意思決定能力を有する戦略言語エージェントを開発するために,強化学習(rl)を用いたllmベースのエージェントを駆動する新しい枠組みを提案する。 Werewolfは人気の高いソーシャル推論ゲームであり、多目的コミュニケーションと戦略的ゲームプレイを重視した挑戦的なテストベッドだと考えている。 言語行動の本質的バイアスを軽減するため,我々のエージェントはLLMを用いて推論を行い,多様な行動候補を生成する。 そして、意思決定能力を最適化するために訓練されたRLポリシーは、ゲームでプレーする候補からのアクションを選択する。 広範な実験により,我々のエージェントは本質バイアスを克服し,既存のllmベースのエージェントよりも優れていた。 また,人間のエージェント実験を行い,エージェントが人間レベルのパフォーマンスを達成し,強力な戦略的役割を示すことを確認した。

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