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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01737v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 13:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 04:25:08.559445
• Title: Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues
• Title（参考訳）: ソーシャル・アウェア・ネゴシエーション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Large Language Models(LLM)に基づく支援エージェントを開発する。 2つのLLMエージェントをロールプレイに参加させることで、ビジネス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仲介役として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.977032883078664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop assistive agents based on Large Language Models (LLMs) that aid interlocutors in business negotiations. Specifically, we simulate business negotiations by letting two LLM-based agents engage in role play. A third LLM acts as a remediator agent to rewrite utterances violating norms for improving negotiation outcomes. We introduce a simple tuning-free and label-free In-Context Learning (ICL) method to identify high-quality ICL exemplars for the remediator, where we propose a novel select criteria, called value impact, to measure the quality of the negotiation outcomes. We provide rich empirical evidence to demonstrate its effectiveness in negotiations across three different negotiation topics. The source code and the generated dataset will be publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ビジネス交渉における対話者を支援する大規模言語モデル(LLM)に基づく支援エージェントを開発する。 具体的には、2つのLLMエージェントをロールプレイに参加させることで、ビジネス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仲介役として機能する。 そこで,提案手法では,評価結果の質を評価するために,値インパクトと呼ばれる新しい選択基準を提案する。 3つの異なる交渉トピックにわたる交渉において,その効果を示すための実証的証拠を豊富に提供する。 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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