論文の概要: Smart Agent-Based Modeling: On the Use of Large Language Models in Computer Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06330v2
• Date: Wed, 15 Nov 2023 18:57:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-18 01:08:51.420253
• Title: Smart Agent-Based Modeling: On the Use of Large Language Models in Computer Simulations
• Title（参考訳）: スマートエージェントに基づくモデリング:コンピュータシミュレーションにおける大規模言語モデルの利用について
• Authors: Zengqing Wu, Run Peng, Xu Han, Shuyuan Zheng, Yixin Zhang, Chuan Xiao
• Abstract要約: エージェントベースモデリング(ABM)は、複雑なシステムダイナミクスをエミュレートするために個々のエージェントの相互作用を利用する。 本稿では,GPT のような大規模言語モデル (LLM) を ABM に組み込むことにより,これらの境界を超越する手法を提案する。 このアマルガメーションは、新しいフレームワーク、スマートエージェントベースモデリング(SABM)を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.84766478633828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer simulations offer a robust toolset for exploring complex systems across various disciplines. A particularly impactful approach within this realm is Agent-Based Modeling (ABM), which harnesses the interactions of individual agents to emulate intricate system dynamics. ABM's strength lies in its bottom-up methodology, illuminating emergent phenomena by modeling the behaviors of individual components of a system. Yet, ABM has its own set of challenges, notably its struggle with modeling natural language instructions and common sense in mathematical equations or rules. This paper seeks to transcend these boundaries by integrating Large Language Models (LLMs) like GPT into ABM. This amalgamation gives birth to a novel framework, Smart Agent-Based Modeling (SABM). Building upon the concept of smart agents -- entities characterized by their intelligence, adaptability, and computation ability -- we explore in the direction of utilizing LLM-powered agents to simulate real-world scenarios with increased nuance and realism. In this comprehensive exploration, we elucidate the state of the art of ABM, introduce SABM's potential and methodology, and present three case studies (source codes available at https://github.com/Roihn/SABM), demonstrating the SABM methodology and validating its effectiveness in modeling real-world systems. Furthermore, we cast a vision towards several aspects of the future of SABM, anticipating a broader horizon for its applications. Through this endeavor, we aspire to redefine the boundaries of computer simulations, enabling a more profound understanding of complex systems.
• Abstract（参考訳）: コンピュータシミュレーションは、様々な分野にわたる複雑なシステムを探索するための堅牢なツールセットを提供する。 この領域における特に影響力のあるアプローチはエージェントベースモデリング(abm)であり、個々のエージェントの相互作用を利用して複雑なシステムダイナミクスをエミュレートする。 ABMの強みはボトムアップ手法にあり、システムの個々のコンポーネントの振る舞いをモデル化することによって創発現象を照らす。 しかし、abmには独自の課題があり、特に自然言語の指示や数学的方程式や規則における常識のモデル化に苦慮している。 本稿では,GPT のような大規模言語モデル (LLM) を ABM に組み込むことにより,これらの境界を超越する手法を提案する。 この融合によって、新しいフレームワークであるスマートエージェントベースモデリング(SABM)が生まれた。 スマートエージェントの概念 - その知性、適応性、計算能力によって特徴づけられるエンティティ - に基づいて、私たちはLLMエージェントを使用して、ニュアンスとリアリズムを増大させた現実のシナリオをシミュレートする方向を探る。 本稿では,SABM技術の現状を解明し,SABMの可能性と方法論を紹介するとともに,SABM方法論を実証し,実世界のシステムモデリングにおけるその有効性を検証した3つのケーススタディ(https://github.com/Roihn/SABMで公開されているソースコード)を紹介する。 さらに、私たちはsabmの将来に関するいくつかの側面にビジョンを向け、その応用のより広い地平線を予測しました。 この取り組みを通じて、コンピュータシミュレーションの境界を再定義し、複雑なシステムのより深い理解を可能にしたいと考えています。

関連論文リスト

• On the limits of agency in agent-based models [13.130587222524305]
  エージェントベースモデリングは複雑なシステムに対する強力な洞察を提供するが、その実用性は計算の制約によって制限されている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、適応エージェントによるABMを強化する可能性があるが、大規模なシミュレーションへの統合は依然として困難である。 大規模シミュレーションにおいて,行動複雑性と計算効率のバランスをとる手法であるLSMアーチタイプを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T04:17:24Z)
• VisualAgentBench: Towards Large Multimodal Models as Visual Foundation Agents [50.12414817737912]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、人工知能の新たな時代を迎え、言語と視覚の融合によって、高い能力を持つVisual Foundation Agentを形成する。 既存のベンチマークでは、複雑な実世界の環境でのLMMの可能性を十分に証明できない。 VisualAgentBench (VAB) は、視覚基礎エージェントとしてLMMを訓練し評価するための先駆的なベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T17:44:17Z)
• A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.52259252807191]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。 本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:14:53Z)
• Large Language Models Need Consultants for Reasoning: Becoming an Expert in a Complex Human System Through Behavior Simulation [5.730580726163518]
  大規模言語モデル(LLM)は、数学、法学、コーディング、常識、世界知識といった分野において、人間に匹敵する優れた能力を示してきた。 本稿では,生成エージェントによるシミュレーション技術を活用した新たな推論フレームワークであるMosaic Expert Observation Wall' (MEOW)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T03:33:32Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• Solution-oriented Agent-based Models Generation with Verifier-assisted Iterative In-context Learning [10.67134969207797]
  エージェントベースのモデル(ABM)は、仮説的な解決策やポリシーの提案と検証に不可欠なパラダイムである。 大きな言語モデル(LLM)は、ドメイン間の知識とプログラミング能力をカプセル化することで、このプロセスの難しさを軽減できる可能性がある。 SAGEは、ターゲット問題に対する自動モデリングおよびソリューション生成のために設計された、汎用的なソリューション指向のABM生成フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T07:59:06Z)
• Large Language Models Empowered Agent-based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives [35.04018349811483]
  大きな言語モデルをエージェントベースのモデリングとシミュレーションに統合することは、シミュレーション能力を向上するための有望な道を示す。 まず,エージェントベースモデリングとシミュレーション,および大規模言語モデル駆動エージェントの背景を紹介する。 最も重要なことは、複数のシナリオにおける大規模言語モデルを利用したエージェントベースのモデリングとシミュレーションの最近の研究の概要を包括的に示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T09:06:45Z)
• Combining Machine Learning and Agent-Based Modeling to Study Biomedical Systems [0.0]
  エージェントベースモデリング(エージェントベースモデリング、ABM)は、構成体間の相互作用を通じて複雑なシステムをシミュレートするためのよく確立されたパラダイムである。 機械学習(ML)は、統計アルゴリズムがシステム行動の事前理論を課すことなく、自身のデータから'学習する'アプローチを指す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T15:19:09Z)
• Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods [81.75565391122751]
  シミュレーション知能の9つのモチーフ」は、科学計算、科学シミュレーション、人工知能の融合に必要な重要なアルゴリズムの開発と統合のためのロードマップである。 シミュレーションインテリジェンスのモチーフは、オペレーティングシステムのレイヤ内のコンポーネントとよく似ています。 我々は、モチーフ間の協調的な努力が科学的な発見を加速する大きな機会をもたらすと信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T18:45:31Z)
• Quantitatively Assessing the Benefits of Model-driven Development in Agent-based Modeling and Simulation [80.49040344355431]
  本稿では,MDD とABMS プラットフォームの利用状況と開発ミスについて比較する。 その結果、MDD4ABMSはNetLogoと類似した設計品質のシミュレーションを開発するのに、より少ない労力を必要とすることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T23:29:04Z)

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。