論文の概要: Harnessing the power of LLMs for normative reasoning in MASs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16524v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 02:20:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:02:47.588694
• Title: Harnessing the power of LLMs for normative reasoning in MASs
• Title（参考訳）: MASにおける規範的推論のためのLLMの力の調和
• Authors: Bastin Tony Roy Savarimuthu, Surangika Ranathunga, Stephen Cranefield,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、標準に対してリッチで表現力豊かな語彙を提供する。 LLMはノルム発見、規範的推論、意思決定といった様々なタスクを実行できる。 本研究の目的は,MAS,NLP,LLM研究者の協力を得て,規範的エージェントの分野を推し進めることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1796285054362605
• License:
• Abstract: Software agents, both human and computational, do not exist in isolation and often need to collaborate or coordinate with others to achieve their goals. In human society, social mechanisms such as norms ensure efficient functioning, and these techniques have been adopted by researchers in multi-agent systems (MAS) to create socially aware agents. However, traditional techniques have limitations, such as operating in limited environments often using brittle symbolic reasoning. The advent of Large Language Models (LLMs) offers a promising solution, providing a rich and expressive vocabulary for norms and enabling norm-capable agents that can perform a range of tasks such as norm discovery, normative reasoning and decision-making. This paper examines the potential of LLM-based agents to acquire normative capabilities, drawing on recent Natural Language Processing (NLP) and LLM research. We present our vision for creating normative LLM agents. In particular, we discuss how the recently proposed "LLM agent" approaches can be extended to implement such normative LLM agents. We also highlight challenges in this emerging field. This paper thus aims to foster collaboration between MAS, NLP and LLM researchers in order to advance the field of normative agents.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエージェントは、人でも計算でも、独立して存在せず、目標を達成するために、しばしば他人と協力したり調整したりする必要がある。 人間社会では、規範のような社会的メカニズムは効率的な機能を保証するが、これらの手法は、マルチエージェントシステム(MAS)の研究者が社会的に認識されるエージェントを作成するために採用している。 しかし、伝統的な技術は、しばしば脆いシンボリック推論を使用して限られた環境での運用のような制限がある。 LLM(Large Language Models)の出現は、標準に対するリッチで表現力豊かな語彙を提供し、ノルム発見、規範的推論、意思決定などのタスクを実行できるノルム対応エージェントを可能にする、有望なソリューションを提供する。 本稿では,近年の自然言語処理 (NLP) と LLM 研究に基づいて, LLM ベースエージェントによる規範的能力の獲得の可能性について検討する。 規範的LLMエージェントを作成するためのビジョンを提示する。 特に,最近提案された"LLMエージェント"アプローチが,そのような規範的LLMエージェントを実装するためにどのように拡張できるかについて議論する。 この新興分野の課題も強調する。 そこで本稿は,MAS,NLP,LLM研究者の協力関係を育成し,規範的エージェントの分野を推し進めることを目的とする。

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