論文の概要: Large Language Models Need Consultants for Reasoning: Becoming an Expert in a Complex Human System Through Behavior Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18230v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 03:33:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 18:26:17.632021
- Title: Large Language Models Need Consultants for Reasoning: Becoming an Expert in a Complex Human System Through Behavior Simulation
- Title（参考訳）: 推論のためのコンサルタントを必要とする大規模言語モデル:行動シミュレーションによる複雑な人間のシステムにおけるエキスパートになる
- Authors: Chuwen Wang, Shirong Zeng, Cheng Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、数学、法学、コーディング、常識、世界知識といった分野において、人間に匹敵する優れた能力を示してきた。
本稿では,生成エージェントによるシミュレーション技術を活用した新たな推論フレームワークであるMosaic Expert Observation Wall' (MEOW)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.730580726163518
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs), in conjunction with various reasoning reinforcement methodologies, have demonstrated remarkable capabilities comparable to humans in fields such as mathematics, law, coding, common sense, and world knowledge. In this paper, we delve into the reasoning abilities of LLMs within complex human systems. We propose a novel reasoning framework, termed ``Mosaic Expert Observation Wall'' (MEOW) exploiting generative-agents-based simulation technique. In the MEOW framework, simulated data are utilized to train an expert model concentrating ``experience'' about a specific task in each independent time of simulation. It is the accumulated ``experience'' through the simulation that makes for an expert on a task in a complex human system. We conduct the experiments within a communication game that mirrors real-world security scenarios. The results indicate that our proposed methodology can cooperate with existing methodologies to enhance the reasoning abilities of LLMs in complex human systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論強化手法とともに、数学、法学、コーディング、常識、世界知識といった分野において人間に匹敵する優れた能力を示した。
本稿では,複雑な人体システムにおけるLCMの推論能力について検討する。
本稿では,「モザイク専門家観察壁(MEOW)」と呼ばれる新たな推論手法を提案する。
MEOWフレームワークでは、シミュレーションの各独立した時間における特定のタスクについて ``experience'' を集中したエキスパートモデルをトレーニングするために、シミュレーションデータを利用する。
複雑な人間のシステムにおけるタスクのエキスパートになるシミュレーションを通じて蓄積された「経験」である。
実世界のセキュリティシナリオを反映したコミュニケーションゲームで実験を行う。
提案手法は, 複雑な人体システムにおけるLCMの推論能力を高めるために, 既存の方法論と協調できることを示す。
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