論文の概要: Adapting to Teammates in a Cooperative Language Game
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00823v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 23:15:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-10 23:49:57.941893
- Title: Adapting to Teammates in a Cooperative Language Game
- Title（参考訳）: 協調言語ゲームにおけるチームメイトへの適応
- Authors: Christopher Archibald and Spencer Brosnahan
- Abstract要約: 本稿では,コードネームを再生するための適応エージェントを提案する。
私たちは、特定のチームメイトと対話する過程において、内部の専門家エージェントのどちらがベストマッチであるかを決定するために、アンサンブルアプローチを採用しています。
実験的な分析によると、このアンサンブルアプローチは個々のチームメイトに適応し、しばしばチームメイトにとって最高の内部エキスパートと同等に機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.082078800505043
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The game of Codenames has recently emerged as a domain of interest for
intelligent agent design. The game is unique due to the way that language and
coordination between teammates play important roles. Previous approaches to
designing agents for this game have utilized a single internal language model
to determine action choices. This often leads to good performance with some
teammates and inferior performance with other teammates, as the agent cannot
adapt to any specific teammate. In this paper we present the first adaptive
agent for playing Codenames. We adopt an ensemble approach with the goal of
determining, during the course of interacting with a specific teammate, which
of our internal expert agents, each potentially with its own language model, is
the best match. One difficulty faced in this approach is the lack of a single
numerical metric that accurately captures the performance of a Codenames team.
Prior Codenames research has utilized a handful of different metrics to
evaluate agent teams. We propose a novel single metric to evaluate the
performance of a Codenames team, whether playing a single team (solitaire)
game, or a competitive game against another team. We then present and analyze
an ensemble agent which selects an internal expert on each turn in order to
maximize this proposed metric. Experimental analysis shows that this ensemble
approach adapts to individual teammates and often performs nearly as well as
the best internal expert with a teammate. Crucially, this success does not
depend on any previous knowledge about the teammates, the ensemble agents, or
their compatibility. This research represents an important step to making
language-based agents for cooperative language settings like Codenames more
adaptable to individual teammates.
- Abstract（参考訳）: Codenamesのゲームは、インテリジェントエージェント設計の関心領域として最近登場した。
このゲームは、チームメイト間の言語と調整が重要な役割を果たすため、ユニークなものです。
このゲームのためにエージェントを設計する以前のアプローチでは、アクションの選択を決定するために単一の内部言語モデルを使用していた。
これにより、エージェントが特定のチームメイトに適応できないため、一部のチームメイトでのパフォーマンスが良くなり、他のチームメイトでのパフォーマンスが劣ることが多い。
本稿では,コードネームを再生するための適応エージェントを提案する。
私たちはアンサンブルアプローチを採用し、特定のチームメートと対話する過程で、それぞれの言語モデルを持つ可能性のある内的専門家エージェントが最適な一致点を決定することを目標にしています。
このアプローチで直面している問題のひとつは、Codenamesチームのパフォーマンスを正確にキャプチャする単一の数値メトリックがないことだ。
以前のコードネーム研究は、エージェントチームを評価するために、いくつかの異なるメトリクスを使用してきた。
我々は,Codenamesチームのパフォーマンスを評価するために,単一チーム(ソリティア)ゲームか,あるいは他のチームとの競争ゲームかという,新しい単一指標を提案する。
次に,提案手法を最大化するために,各ターンで内部専門家を選定するアンサンブルエージェントを提示・解析する。
実験的な分析によると、このアンサンブルアプローチは個々のチームメイトに適応し、しばしばチームメイトにとって最高の内部エキスパートと同等に機能する。
重要なのは、この成功はチームメイトやアンサンブルエージェント、あるいは彼らの互換性に関する以前の知識に依存しません。
この研究は、Codenamesのような協調的な言語設定のための言語ベースのエージェントを、個々のチームメイトに適応させるための重要なステップである。
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