論文の概要: Solution-oriented Agent-based Models Generation with Verifier-assisted Iterative In-context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02388v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 07:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 20:01:45.481661
• Title: Solution-oriented Agent-based Models Generation with Verifier-assisted Iterative In-context Learning
• Title（参考訳）: 検証支援型反復的インコンテキスト学習によるソリューション指向エージェントベースモデル生成
• Authors: Tong Niu, Weihao Zhang, Rong Zhao
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.67134969207797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agent-based models (ABMs) stand as an essential paradigm for proposing and validating hypothetical solutions or policies aimed at addressing challenges posed by complex systems and achieving various objectives. This process demands labor-intensive endeavors and multidisciplinary expertise. Large language models (LLMs) encapsulating cross-domain knowledge and programming proficiency could potentially alleviate the difficulty of this process. However, LLMs excel in handling sequential information, making it challenging for analyzing the intricate interactions and nonlinear dynamics inherent in ABMs. Additionally, due to the lack of self-evaluation capability of LLMs, relying solely on LLMs is insufficient to effectively accomplish this process. In this paper, we present SAGE, a general solution-oriented ABM generation framework designed for automatic modeling and generating solutions for targeted problems. Unlike approaches reliant on expert handcrafting or resource-intensive neural network training, SAGE establishes a verifier-assisted iterative in-context learning process employing large language models (LLMs) to leverages their inherent cross-domain knowledge for tackling intricate demands from diverse domain scenarios. In SAGE, we introduce an semi-structured conceptual representation expliciting the intricate structures of ABMs and an objective representation to guide LLMs in modeling scenarios and proposing hypothetical solutions through in-context learning. To ensure the model executability and solution feasibility, SAGE devises a two-level verifier with chain-of-thought prompting tailored to the complex interactions and non-linear dynamics of ABMs, driving the iterative generation optimization. Moreover, we construct an evaluation dataset of solution-oriented ABMs from open sources.It contains practical models across various domains.
• Abstract（参考訳）: エージェントベースモデル(abms)は、複雑なシステムによって引き起こされる課題に対処し、様々な目的を達成することを目的とした仮説的なソリューションやポリシーを提案し検証するための重要なパラダイムである。 このプロセスは労働集約的な取り組みと多分野の専門知識を必要とする。 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。 しかし、LSMはシーケンシャルな情報を扱うのに優れており、ABMに固有の複雑な相互作用や非線形力学を解析することは困難である。 また, LLMの自己評価能力の欠如により, LLMのみに依存しているため, この処理を効果的に行うには不十分である。 本稿では、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の汎用ソリューション指向ABM生成フレームワークであるSAGEを提案する。 専門家の手工芸やリソース集約型ニューラルネットワークトレーニングに依存するアプローチとは異なり、SAGEは、大規模な言語モデル(LLM)を用いた検証支援反復型インコンテキスト学習プロセスを確立し、さまざまなドメインシナリオからの複雑な要求に対処するために、独自のクロスドメイン知識を活用する。 SAGEでは、ABMの複雑な構造を表わす半構造化概念表現と、シナリオのモデル化においてLLMを導く客観的表現を導入し、文脈内学習を通じて仮説解を提案する。 モデル実行可能性とソリューション実現性を確保するため、SAGEは、複雑な相互作用やABMの非線形ダイナミクスに合わせた2段階の検証器を考案し、反復生成最適化を推進した。 さらに, オープンソースからのソリューション指向abmの評価データセットを構築し, 様々な領域にわたる実用モデルを含む。

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