論文の概要: Network Formation and Dynamics Among Multi-LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10659v4
- Date: Thu, 05 Dec 2024 04:35:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:38:14.171574
- Title: Network Formation and Dynamics Among Multi-LLMs
- Title(参考訳): マルチLLMのネットワーク形成とダイナミクス
- Authors: Marios Papachristou, Yuan Yuan,
- Abstract要約: GPT、Claude、Llamaのような大規模言語モデル(LLM)は、ますます社会的および専門的な設定に統合されるようになっている。
本研究では、複数のLLMのネットワーク形成挙動が人間のネットワーク力学の特定の側面に近似するかどうかを検討する枠組みを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.8418144988203915
- License:
- Abstract: Social networks fundamentally shape human opinions, behaviors, and the dissemination of information. As large language models (LLMs) like GPT, Claude, and Llama increasingly integrate into social and professional settings, understanding their behavior in the context of social interactions and network formation becomes essential. This study develops a framework to systematically examine whether the network formation behaviors of multiple LLMs approximate certain aspects of human network dynamics. By simulating interactions among LLM agents across various model families, we observe that these models consistently exhibit key patterns associated with social network principles including preferential attachment, triadic closure, homophily, community structure, and the small-world phenomenon when forming networks. Moreover, LLMs adapt their network formation strategies based on each network's characteristics, reflecting the context-dependent nature of human behavior: in Facebook networks, they prioritize triadic closure and homophily, mirroring close-knit friendships; in phone networks, homophily and preferential attachment dominate, capturing personal and professional connections, while in employment networks, LLMs favor heterophily and high-degree connections, aligning with career advancement dynamics. These results open new avenues for using LLMs in network science research, with potential applications in agent-based modeling and synthetic network generation.
- Abstract(参考訳): ソーシャルネットワークは基本的に人間の意見、行動、情報の拡散を形作る。
GPT、Claude、Llamaといった大規模言語モデル(LLM)が社会的および専門的な設定に統合されるにつれて、社会的相互作用やネットワーク形成の文脈におけるそれらの振る舞いを理解することが不可欠となる。
本研究では、複数のLLMのネットワーク形成挙動が人間のネットワーク力学の特定の側面に近似するかどうかを系統的に検討する枠組みを開発する。
モデルファミリー間のLLMエージェント間の相互作用をシミュレートすることにより、これらのモデルがネットワーク形成における優先的なアタッチメント、三進的クロージャ、ホモフィリー、コミュニティ構造、および小世界の現象など、ソーシャルネットワークの原則に関連する重要なパターンを一貫して表していることを観察する。
さらに、LLMは、それぞれのネットワークの特性に基づいて、人間の行動の文脈依存的な性質を反映して、ネットワーク形成戦略を適用する。Facebookネットワークでは、三進的クロージャとホモフィニーを優先し、親密な友情を反映し、電話ネットワークでは、ホモフィリーと優先的なアタッチメントが支配的であり、個人とプロフェッショナルのつながりを捉える一方で、雇用ネットワークでは、LLMはヘテロフィリーと高次接続を好み、キャリアの進歩のダイナミクスと整合する。
これらの結果は, LLMをネットワーク科学研究に活用するための新たな道を開き, エージェントベースモデリングと合成ネットワーク生成に応用できる可能性がある。
関連論文リスト
- A Survey on Large Language Models for Communication, Network, and Service Management: Application Insights, Challenges, and Future Directions [37.427638898804055]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおける非並列性のため、大きな注目を集めている。
本研究では,モバイルネットワークや関連技術,車両ネットワーク,クラウドネットワーク,フォグ/エッジネットワークなど,さまざまな通信ネットワークドメインを対象としたLCMの統合について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T20:01:36Z) - Engagement-Driven Content Generation with Large Language Models [8.049552839071918]
大規模言語モデル(LLM)は1対1の相互作用において重要な説得能力を示す。
本研究では,相互接続型ユーザにおけるLCMの社会的影響と複雑な意見力学について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T10:40:08Z) - Static network structure cannot stabilize cooperation among Large Language Model agents [6.868298200380496]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の社会的行動のモデル化にますます利用されている。
本研究の目的は,LLMとヒトの協調行動における並列性を明らかにすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T15:52:15Z) - From Lazy to Rich: Exact Learning Dynamics in Deep Linear Networks [47.13391046553908]
人工ネットワークでは、これらのモデルの有効性はタスク固有の表現を構築する能力に依存している。
以前の研究では、異なる初期化によって、表現が静的な遅延状態にあるネットワークや、表現が動的に進化するリッチ/フィーチャーな学習体制のいずれかにネットワークを配置できることが強調されていた。
これらの解は、豊かな状態から遅延状態までのスペクトルにわたる表現とニューラルカーネルの進化を捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-22T23:19:04Z) - LLMs generate structurally realistic social networks but overestimate political homophily [42.229210482614356]
ネットワーク生成のための3つのプロンプト手法を開発し、生成されたネットワークと実際のソーシャルネットワークを比較した。
より現実的なネットワークは、LLMが1つのペルソナの関係を1度に構築する"ローカル"な手法で生成される。
また, 生成したネットワークは, 密度, クラスタリング, コミュニティ構造, 程度など, 様々な特性で実ネットワークと一致していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T15:36:52Z) - Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust
Closed-Loop Control [63.310780486820796]
繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。
パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T21:44:18Z) - Reward-Sharing Relational Networks in Multi-Agent Reinforcement Learning
as a Framework for Emergent Behavior [0.0]
ユーザ定義リレーショナルネットワークを通じて,ソーシャルなインタラクションをMARLセットアップに統合する。
エージェントとエージェントの関係が創発行動の出現に及ぼす影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-12T23:27:42Z) - Learning Contact Dynamics using Physically Structured Neural Networks [81.73947303886753]
ディープニューラルネットワークと微分方程式の接続を用いて、オブジェクト間の接触ダイナミクスを表現するディープネットワークアーキテクチャのファミリを設計する。
これらのネットワークは,ノイズ観測から不連続な接触事象をデータ効率良く学習できることを示す。
以上の結果から,タッチフィードバックの理想化形態は,この学習課題を扱いやすくするための重要な要素であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T17:33:51Z) - From Federated to Fog Learning: Distributed Machine Learning over
Heterogeneous Wireless Networks [71.23327876898816]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データを収集するノード間で処理能力を活用することによって、ネットワークエッジでMLモデルをトレーニングするテクニックとして登場した。
我々は、エッジデバイスからクラウドサーバへのノード連続体にMLモデルのトレーニングをインテリジェントに分散する、フォグラーニングと呼ばれる新しい学習パラダイムを提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-07T05:11:18Z) - I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources
on AI Model Performance [79.05613148641018]
我々は、異なるソーシャルネットワークのマルチモーダルデータから学習する際、異なる機械学習モデルの性能について検討する。
最初の実験結果から,ソーシャルネットワークの選択がパフォーマンスに影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T11:10:44Z)
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。