論文の概要: Towards Objectively Benchmarking Social Intelligence for Language Agents at Action Level

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05337v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 09:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 18:32:03.693620
• Title: Towards Objectively Benchmarking Social Intelligence for Language Agents at Action Level
• Title（参考訳）: 行動レベルにおける言語エージェントのための客観的なソーシャルインテリジェンスベンチマークに向けて
• Authors: Chenxu Wang, Bin Dai, Huaping Liu, Baoyuan Wang,
• Abstract要約: 社会シミュレーションタスク (Social Simulation Tasks in Sandbox, STSS) は、マルチエージェントシミュレーションのための言語レベルのベンチマークである。 我々の評価結果は、STSSベンチマークが最先端の言語エージェントに挑戦していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.833528781431884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prominent large language models have exhibited human-level performance in many domains, even enabling the derived agents to simulate human and social interactions. While practical works have substantiated the practicability of grounding language agents in sandbox simulation or embodied simulators, current social intelligence benchmarks either stay at the language level or use subjective metrics. In pursuit of a more realistic and objective evaluation, we introduce the Social Tasks in Sandbox Simulation (STSS) benchmark, which assesses language agents \textbf{objectively} at the \textbf{action level} by scrutinizing the goal achievements within the multi-agent simulation. Additionally, we sample conversation scenarios to build a language-level benchmark to provide an economically prudent preliminary evaluation and align with prevailing benchmarks. To gauge the significance of agent architecture, we implement a target-driven planning (TDP) module as an adjunct to the existing agent. Our evaluative findings highlight that the STSS benchmark is challenging for state-of-the-art language agents. Furthermore, it effectively discriminates between distinct language agents, suggesting its usefulness as a benchmark for evaluating both language models and agent architectures.
• Abstract（参考訳）: 著名な大規模言語モデルは、多くのドメインにおいて人間レベルのパフォーマンスを示しており、派生したエージェントが人間と社会の相互作用をシミュレートすることさえ可能である。 現実的な研究は、サンドボックスシミュレーションやエボデードシミュレーターにおける接地言語エージェントの実践性を裏付けてきたが、現在のソーシャルインテリジェンスベンチマークは、言語レベルにとどまるか、主観的なメトリクスを使用するかのいずれかである。 より現実的で客観的な評価を追求するために,マルチエージェントシミュレーションにおける目標達成点を精査することにより,言語エージェントの「textbf{objectively}」を「textbf{action level}」で評価する「Social Tasks in Sandbox Simulation (STSS)」ベンチマークを導入する。 さらに,対話シナリオをサンプルとして,言語レベルのベンチマークを構築し,経済的に慎重な予備評価を行い,一般的なベンチマークと整合する。 エージェント・アーキテクチャの意義を評価するため,既存のエージェントに付随するターゲット駆動型プランニング(TDP)モジュールを実装した。 我々の評価結果は、STSSベンチマークが最先端の言語エージェントに挑戦していることを示している。 さらに、異なる言語エージェントを効果的に識別し、言語モデルとエージェントアーキテクチャの両方を評価するためのベンチマークとしての有用性を示唆している。

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