論文の概要: Is this the real life? Is this just fantasy? The Misleading Success of Simulating Social Interactions With LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05020v4
• Date: Fri, 04 Oct 2024 02:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:18.258110
• Title: Is this the real life? Is this just fantasy? The Misleading Success of Simulating Social Interactions With LLMs
• Title（参考訳）: これが現実なのか? 幻想なのか? LLMとの社会的相互作用のシミュレーションの失敗の成功
• Authors: Xuhui Zhou, Zhe Su, Tiwalayo Eisape, Hyunwoo Kim, Maarten Sap,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はより豊かな社会シミュレーションを可能にし、様々な社会現象の研究を可能にしている。 最近の研究は、これらのシミュレーションについて、人間とAIエージェントが現実世界で関与する不完全で情報非対称な相互作用と、基本的には異なっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.613282867543244
• License:
• Abstract: Recent advances in large language models (LLM) have enabled richer social simulations, allowing for the study of various social phenomena. However, most recent work has used a more omniscient perspective on these simulations (e.g., single LLM to generate all interlocutors), which is fundamentally at odds with the non-omniscient, information asymmetric interactions that involve humans and AI agents in the real world. To examine these differences, we develop an evaluation framework to simulate social interactions with LLMs in various settings (omniscient, non-omniscient). Our experiments show that LLMs perform better in unrealistic, omniscient simulation settings but struggle in ones that more accurately reflect real-world conditions with information asymmetry. Our findings indicate that addressing information asymmetry remains a fundamental challenge for LLM-based agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、より豊かな社会シミュレーションを可能にし、様々な社会現象の研究を可能にしている。 しかし、最近の研究は、これらのシミュレーション(例えば、すべてのインターロケータを生成するために単一のLSM)について、より完全な視点を用いている。 これらの違いを調べるために, 様々な環境下でのLLMとの社会的相互作用をシミュレートする評価フレームワークを開発した。 実験の結果,LLMは非現実的で全知的なシミュレーション環境では優れるが,情報非対称性で現実の状態をより正確に反映する環境では苦戦していることがわかった。 以上の結果から, 情報非対称性への対処は, LLMをベースとしたエージェントにとって依然として根本的な課題であることが示唆された。

関連論文リスト

• Entering Real Social World! Benchmarking the Theory of Mind and Socialization Capabilities of LLMs from a First-person Perspective [22.30892836263764]
  人工知能(AI)の時代、特に大規模言語モデル(LLM)の開発において、興味深い疑問が浮かび上がっている。 LLMはToMとソーシャル化の機能の観点からどのように機能するか? EgoSocialArenaは,LLMのToMと社会化能力を評価するための新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T16:55:51Z)
• GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents [111.00666003559324]
  我々はtextitGenSim と呼ばれる新しい大規模言語モデル (LLM) ベースのシミュレーションプラットフォームを提案する。 我々のプラットフォームは10万のエージェントをサポートし、現実世界のコンテキストで大規模人口をシミュレートする。 我々の知る限り、GenSimは汎用的で大規模で修正可能な社会シミュレーションプラットフォームに向けた最初の一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T05:02:23Z)
• Real or Robotic? Assessing Whether LLMs Accurately Simulate Qualities of Human Responses in Dialogue [25.89926022671521]
  我々はWildChatデータセットから10万対のLLM-LLMと人間-LLM対話の大規模データセットを生成する。 シミュレーションと人間のインタラクションの間には比較的低いアライメントが見られ、複数のテキストの性質に沿って体系的な相違が示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T18:00:18Z)
• Agentic Society: Merging skeleton from real world and texture from Large Language Model [4.740886789811429]
  本稿では,人口統計データと大規模言語モデルを利用して仮想人口を生成する新しい枠組みについて検討する。 本手法は,社会科学実験において,多様な人間の行動のシミュレーションに不可欠な多様性のあるペルソナを生産することを示す。 しかし, 評価結果から, 現在のLSMの能力に限界があるため, 統計的真理性の弱い兆候しか得られないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T08:28:19Z)
• MathChat: Benchmarking Mathematical Reasoning and Instruction Following in Multi-Turn Interactions [58.57255822646756]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) を評価するためのベンチマークであるMathChatを紹介する。 我々は,MathChatベンチマーク上での様々なSOTA LLMの性能評価を行い,これらのモデルが単ターン質問応答において優れているが,より複雑なシナリオでは性能が著しく劣っていることを観察した。 我々は,LLMファインタニングのための合成対話に基づく数学データセットであるMathChat syncを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T18:45:55Z)
• Cooperate or Collapse: Emergence of Sustainable Cooperation in a Society of LLM Agents [101.17919953243107]
  GovSimは、大規模言語モデル(LLM)における戦略的相互作用と協調的意思決定を研究するために設計された生成シミュレーションプラットフォームである。 最強のLSMエージェントを除く全てのエージェントは、GovSimの持続的均衡を達成することができず、生存率は54%以下である。 道徳的思考の理論である「大学化」に基づく推論を活用するエージェントは、持続可能性を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T15:59:16Z)
• Self-Alignment of Large Language Models via Monopolylogue-based Social Scene Simulation [43.913403294346686]
  本稿では,ユーザの入力クエリを取り巻く現実的なシーンをエミュレートするソーシャルシーンシミュレータMATRIXを提案する。 推論速度を損なうことなく,MATRIX で LLM を微調整し,人間の値への付着性を確保する。 我々の手法は4つのベンチマークで10以上のベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T14:21:03Z)
• CoMPosT: Characterizing and Evaluating Caricature in LLM Simulations [61.9212914612875]
  本研究では,LLMシミュレーションを4次元(コンテキスト,モデル,ペルソナ,トピック)で特徴付けるフレームワークを提案する。 我々は,この枠組みを用いて,オープンエンドLLMシミュレーションのキャラクチュアへの感受性を測定する。 GPT-4では、特定の人口動態(政治的・疎外化グループ)と話題(一般には非論争的)のシミュレーションは、似顔絵に非常に敏感であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T18:00:25Z)
• Training Socially Aligned Language Models on Simulated Social Interactions [99.39979111807388]
  AIシステムにおける社会的アライメントは、確立された社会的価値に応じてこれらのモデルが振舞うことを保証することを目的としている。 現在の言語モデル(LM)は、トレーニングコーパスを独立して厳格に複製するように訓練されている。 本研究は,シミュレートされた社会的相互作用からLMを学習することのできる,新しい学習パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T14:17:36Z)

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。