論文の概要: Self Generated Wargame AI: Double Layer Agent Task Planning Based on Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01090v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 09:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 19:18:13.962620
• Title: Self Generated Wargame AI: Double Layer Agent Task Planning Based on Large Language Model
• Title（参考訳）: 自己生成型ウォーゲームAI:大規模言語モデルに基づく二重層エージェントタスク計画
• Authors: Y.Sun, C.Yu, J.Zhao, W.Wang, X.Zhou
• Abstract要約: ChatGPTで表される大きな言語モデルは、人工知能の分野に破壊的な影響を与えた。 本稿では,大規模言語モデルを知的意思決定の分野に革新的に応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6562256987706128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The big language model represented by ChatGPT has had a disruptive impact on the field of artificial intelligence. But it mainly focuses on Natural language processing, speech recognition, machine learning and natural-language understanding. This paper innovatively applies the big language model to the field of intelligent decision-making, places the big language model in the decision-making center, and constructs an agent architecture with the big language model as the core. Based on this, it further proposes a two-layer agent task planning, issues and executes decision commands through the interaction of natural language, and carries out simulation verification through the wargame simulation environment. Through the game confrontation simulation experiment, it is found that the intelligent decision-making ability of the big language model is significantly stronger than the commonly used reinforcement learning AI and rule AI, and the intelligence, understandability and generalization are all better. And through experiments, it was found that the intelligence of the large language model is closely related to prompt. This work also extends the large language model from previous human-computer interaction to the field of intelligent decision-making, which has important reference value and significance for the development of intelligent decision-making.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTで表される大きな言語モデルは、人工知能の分野に破壊的な影響を与えた。 しかし、主に自然言語処理、音声認識、機械学習、自然言語理解に焦点を当てている。 本稿では,大言語モデルを知的意思決定の分野に適用し,大言語モデルを意思決定センターに配置し,大言語モデルをコアとするエージェントアーキテクチャを構築する。 そこで本研究では,自然言語の相互作用による2層エージェントタスク計画,課題,決定命令の実行,およびウォーゲームシミュレーション環境によるシミュレーション検証を行う。 ゲーム対決シミュレーション実験により、大言語モデルの知的な意思決定能力は、一般的に使われている強化学習AIやルールAIよりもはるかに強く、知性、理解可能性、一般化性がよいことがわかった。 そして,実験により,大規模言語モデルの知性はプロンプトと密接に関連していることがわかった。 この研究は、従来の人間とコンピュータの相互作用から知的意思決定の分野まで、大きな言語モデルを拡張し、知的意思決定の発展に重要な参照価値と重要性を持つ。

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