論文の概要: Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01737v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 09:07:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:19:30.586498
• Title: Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues
• Title（参考訳）: 社会認識対話のための大規模言語モデルエージェント
• Authors: Yuncheng Hua, Lizhen Qu, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 我々は、2つの大きな言語モデル(LLM)が各会話における2つの交渉者の役割を果たすことによって、現実世界の交渉をシミュレートする。 第3のLLMは、交渉結果を改善するための基準に違反した発話を書き換えるための修復剤として機能する。 本手法が政策学習と結びついていることを示し,その効果を3つの異なるトピックにわたる交渉において実証するための実証的証拠を豊富に提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.92137694844765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we aim to develop LLM agents to mitigate social norm violations in negotiations in a multi-agent setting. We simulate real-world negotiations by letting two large Language Models (LLMs) play the roles of two negotiators in each conversation. A third LLM acts as a remediation agent to rewrite utterances violating norms for improving negotiation outcomes. As it is a novel task, no manually constructed data is available. To address this limitation, we introduce a value impact based In-Context Learning (ICL) method to identify high-quality ICL examples for the LLM-based remediation agents, where the value impact function measures the quality of negotiation outcomes. We show the connection of this method to policy learning and provide rich empirical evidence to demonstrate its effectiveness in negotiations across three different topics: product sale, housing price, and salary negotiation. The source code and the generated dataset will be publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マルチエージェント環境での交渉における社会的規範違反を軽減するため,LLMエージェントの開発を目指す。 2つの大きな言語モデル(llm)がそれぞれの会話で2つの交渉役を演じることで、現実世界の交渉をシミュレートする。 第3のllmは、交渉結果を改善するための規範に違反する発話を書き直すための修復エージェントとして機能する。 新しいタスクであるため、手作業で構築したデータは使用できない。 この制限に対処するために、我々は、価値影響関数が交渉結果の質を測定するLLMベースの修復エージェントの高品質なICL例を特定するために、価値影響に基づく文脈学習(ICL)手法を導入する。 本手法は,政策学習との関連を示し,製品販売,住宅価格,給与交渉という3つのトピックにわたる交渉において,その効果を示す豊富な実証的証拠を提供する。 ソースコードと生成されたデータセットは、受理時に公開される。

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