Fugu-MT 論文翻訳(概要): Algorithmic Collusion by Large Language Models

論文の概要: Algorithmic Collusion by Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00806v1
Date: Sun, 31 Mar 2024 21:43:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 01:41:21.587566
Title: Algorithmic Collusion by Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるアルゴリズムの協調
Authors: Sara Fish, Yannai A. Gonczarowski, Ran I. Shorrer,
Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) と GPT-4 に基づくアルゴリズムによる価格設定実験を行った。 LLM ベースのエージェントは価格設定に長けており、(2) LLM ベースの価格設定エージェントは、消費者の負担を軽減し、(3) LLM 命令における一見無害なフレーズの変化は、共謀を増大させる可能性がある。この結果から,アルゴリズム価格に関する反トラスト規制の必要性を浮き彫りにし,LSMベースの価格設定エージェントに特有の規制課題を明らかにした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rise of algorithmic pricing raises concerns of algorithmic collusion. We conduct experiments with algorithmic pricing agents based on Large Language Models (LLMs), and specifically GPT-4. We find that (1) LLM-based agents are adept at pricing tasks, (2) LLM-based pricing agents autonomously collude in oligopoly settings to the detriment of consumers, and (3) variation in seemingly innocuous phrases in LLM instructions ("prompts") may increase collusion. These results extend to auction settings. Our findings underscore the need for antitrust regulation regarding algorithmic pricing, and uncover regulatory challenges unique to LLM-based pricing agents.
Abstract（参考訳）: アルゴリズム価格の上昇は、アルゴリズムの共謀の懸念を提起する。我々はLarge Language Models(LLMs)、特にGPT-4に基づくアルゴリズム価格設定エージェントを用いて実験を行う。 1) LLM ベースのエージェントは価格設定に長けており,(2) LLM ベースの価格設定エージェントは,消費者の負担に自律的に協調し,(3) LLM 命令における一見無害なフレーズの変化は,共謀を増大させる可能性がある。これらの結果はオークションの設定にまで及ぶ。この結果から,アルゴリズム価格に関する反トラスト規制の必要性を浮き彫りにし,LSMベースの価格設定エージェントに特有の規制課題を明らかにした。

関連論文リスト

Universal Model Routing for Efficient LLM Inference [72.65083061619752]
我々は,これまで観測されていなかった新しいLLMがテスト時に利用可能となる動的ルーティングの問題を考察する。本稿では,各LSMを特徴ベクトルとして表現する手法を提案する。これらの戦略が理論的に最適なルーティングルールの推定であり、エラーを定量化するための過剰なリスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-12T20:30:28Z)
Differentially Private Steering for Large Language Model Alignment [55.30573701583768]
本稿では,大規模言語モデルとプライベートデータセットの整合性に関する最初の研究について述べる。本研究では, LLM underlineAment (PSA) アルゴリズムのためのtextitunderlinePrivate underlineSteeringを提案する。以上の結果から,PSAはLPMアライメントのDP保証を実現し,性能の低下を最小限に抑えることができた。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-30T17:58:36Z)
Prompting Strategies for Enabling Large Language Models to Infer Causation from Correlation [68.58373854950294]
我々は因果推論に焦点をあて,相関情報に基づく因果関係の確立という課題に対処する。この問題に対して,元のタスクを固定的なサブクエストに分割するプロンプト戦略を導入する。既存の因果ベンチマークであるCorr2Causeに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-18T15:32:27Z)
Control Large Language Models via Divide and Conquer [94.48784966256463]
本稿では,Lexically Constrained Generation(LCG)に着目し,大規模言語モデル(LLM)のプロンプトベース制御による制御可能生成について検討する。我々は,レキシカル制約を満たすためのLLMの性能を,プロンプトベース制御により評価し,下流アプリケーションでの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-06T21:20:06Z)
Artificial Intelligence and Algorithmic Price Collusion in Two-sided Markets [9.053163124987535]
両市場において,Qラーニングを用いたAIエージェントが暗黙の共謀にどのように関与するかを検討する。我々の実験によると、AI駆動プラットフォームはBertrandの競合よりも高いコラシオンレベルを実現している。ネットワークの外部性の向上は、共謀を著しく向上させ、AIアルゴリズムがそれらを活用して利益を最大化することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-04T17:57:56Z)
Paying More Attention to Source Context: Mitigating Unfaithful Translations from Large Language Model [28.288949710191158]
大規模言語モデル(LLM)は、印象的な多言語機械翻訳能力を示した。エンコーダ-デコーダスタイルのモデルとは異なり、デコーダのみのLLMはソースとターゲットのコンテキストの間に明確なアライメントを欠いている。我々はLLMに対して、ソースとターゲットの両方の観点から、ソースコンテキストにもっと注意を払うよう推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-11T07:49:04Z)
By Fair Means or Foul: Quantifying Collusion in a Market Simulation with Deep Reinforcement Learning [1.5249435285717095]
本研究は、反復価格競争の実験的なオリゴポリーモデルを用いる。我々は,エージェントが開発する戦略と価格パターンについて検討し,その結果を導出する可能性がある。以上の結果から,RLをベースとしたAIエージェントは,超競争的価格帯電を特徴とする癒着状態に収束することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-04T15:35:08Z)
Measuring Bargaining Abilities of LLMs: A Benchmark and A Buyer-Enhancement Method [17.388837360641276]
本稿では,Bargainingタスクを非対称な不完全情報ゲームとして記述する。これにより、Bargainタスクにおけるエージェントのパフォーマンスを定量的に評価することができます。本稿では,OG-Narratorと呼ばれる新手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-24T13:36:58Z)
Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs [60.40396361115776]
本稿では,スリムプロキシモデルを用いた大規模言語モデル (LLM) における知識不足を検知する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、回答を回答としています。ヒューリスティックな回答は、LLM内の既知の未知の知識と同様に、ユーザの質問に答えるために必要な知識を予測するのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-19T11:11:08Z)
LLMRefine: Pinpointing and Refining Large Language Models via Fine-Grained Actionable Feedback [65.84061725174269]
最近の大規模言語モデル(LLM)は、世代品質を改善するために人間のフィードバックを活用している。 LLMの出力を最適化する推論時間最適化手法であるLLMRefineを提案する。機械翻訳、長文質問応答(QA)、話題要約を含む3つのテキスト生成タスクについて実験を行った。 LLMRefineは、すべてのベースラインアプローチを一貫して上回り、翻訳タスクの1.7 MetricXポイント、ASQAの8.1 ROUGE-L、トピックの要約の2.2 ROUGE-Lの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-15T19:52:11Z)

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。