論文の概要: Shall We Team Up: Exploring Spontaneous Cooperation of Competing LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12327v3
• Date: Sun, 27 Oct 2024 19:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:47.683467
• Title: Shall We Team Up: Exploring Spontaneous Cooperation of Competing LLM Agents
• Title（参考訳）: Shall We Team Up: 競合するLDMエージェントの自発的な連携を探る
• Authors: Zengqing Wu, Run Peng, Shuyuan Zheng, Qianying Liu, Xu Han, Brian Inhyuk Kwon, Makoto Onizuka, Shaojie Tang, Chuan Xiao,
• Abstract要約: 本稿では、エージェントが文脈に深く関与し、明示的な指示なしに適応的な決定を行う自然現象の重要性を強調する。 我々は,3つの競争シナリオにまたがる自発的な協力を探究し,協力の段階的出現をシミュレートした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.961470450132637
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have increasingly been utilized in social simulations, where they are often guided by carefully crafted instructions to stably exhibit human-like behaviors during simulations. Nevertheless, we doubt the necessity of shaping agents' behaviors for accurate social simulations. Instead, this paper emphasizes the importance of spontaneous phenomena, wherein agents deeply engage in contexts and make adaptive decisions without explicit directions. We explored spontaneous cooperation across three competitive scenarios and successfully simulated the gradual emergence of cooperation, findings that align closely with human behavioral data. This approach not only aids the computational social science community in bridging the gap between simulations and real-world dynamics but also offers the AI community a novel method to assess LLMs' capability of deliberate reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、社会シミュレーションにおいてますます利用され、シミュレーション中に人間のような行動を安定的に示すために、慎重に構築された指示によってガイドされることが多い。 しかし, 正確な社会シミュレーションには, エージェントの行動形成の必要性が疑わしい。 そこで本論文では,エージェントが文脈に深く関与し,明確な指示なしに適応的な意思決定を行う,自然現象の重要性を強調した。 我々は,3つの競争シナリオにまたがる自発的な協力を探求し,人間の行動データと密接に一致した協力の段階的出現をシミュレートした。 このアプローチは、シミュレーションと実世界のダイナミクスのギャップを埋める上で、計算社会科学のコミュニティに役立つだけでなく、AIコミュニティに故意の推論能力を評価する新しい方法を提供する。

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