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 20:43:01.471042
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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。

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