論文の概要: ALYMPICS: Language Agents Meet Game Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03220v2
• Date: Thu, 16 Nov 2023 05:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 20:35:22.076048
• Title: ALYMPICS: Language Agents Meet Game Theory
• Title（参考訳）: ALYMPICS: 言語エージェントがゲーム理論を語る
• Authors: Shaoguang Mao, Yuzhe Cai, Yan Xia, Wenshan Wu, Xun Wang, Fengyi Wang, Tao Ge, Furu Wei
• Abstract要約: AlympicsはLarge Language Model (LLM)エージェントを利用してゲーム理論の研究を促進するプラットフォームである。 我々の研究は、複雑な社会経済的文脈における戦略的意思決定の理解を深める上でのLLMエージェントの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34720446306419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Alympics, a platform that leverages Large Language Model (LLM) agents to facilitate investigations in game theory. By employing LLMs and autonomous agents to simulate human behavior and enable multi-agent collaborations, we can construct realistic and dynamic models of human interactions for game theory hypothesis formulating and testing. To demonstrate this, we present and implement a survival game involving unequal competition for limited resources. Through manipulation of resource availability and agent personalities, we observe how different agents engage in the competition and adapt their strategies. The use of LLM agents in game theory research offers significant advantages, including simulating realistic behavior, providing a controlled, scalable, and reproducible environment. Our work highlights the potential of LLM agents in enhancing the understanding of strategic decision-making within complex socioeconomic contexts. All codes are available at https://github.com/microsoft/Alympics
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (llm) エージェントを活用したゲーム理論の研究を容易にするプラットフォーム alympics を紹介する。 LLMと自律エージェントを用いて人間の振る舞いをシミュレートし、マルチエージェントのコラボレーションを可能にすることにより、ゲーム理論仮説の定式化とテストのための人間のインタラクションの現実的および動的モデルを構築することができる。 そこで本研究では,資源不足に対する不平等競争を伴うサバイバルゲームについて紹介し,実装する。 リソースアベイラビリティとエージェントのパーソナリティの操作を通じて、さまざまなエージェントが競争にどう関与するかを観察し、その戦略を適応させる。 ゲーム理論研究におけるllmエージェントの使用は、現実的な動作のシミュレーション、制御され、スケーラブルで再現可能な環境の提供など、重要な利点を提供している。 我々の研究は、複雑な社会経済的文脈における戦略的意思決定の理解を深めるLLMエージェントの可能性を強調した。 すべてのコードはhttps://github.com/microsoft/alympicsで入手できる。

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