論文の概要: LLM-Augmented Agent-Based Modelling for Social Simulations: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06700v1
• Date: Wed, 8 May 2024 08:57:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 20:31:40.719131
• Title: LLM-Augmented Agent-Based Modelling for Social Simulations: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 社会シミュレーションのためのLLM強化エージェントベースモデリング--課題と機会
• Authors: Onder Gurcan,
• Abstract要約: 大きな言語モデルとエージェントベースのシミュレーションを統合することは、複雑な社会システムを理解するための変換可能性を提供する。 LLM強化社会シミュレーションを体系的に開発するためのアーキテクチャと手法について検討する。 LLMとエージェントベースのシミュレーションを統合することは、研究者や科学者に強力なツールセットを提供すると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to make significant strides, their better integration into agent-based simulations offers a transformational potential for understanding complex social systems. However, such integration is not trivial and poses numerous challenges. Based on this observation, in this paper, we explore architectures and methods to systematically develop LLM-augmented social simulations and discuss potential research directions in this field. We conclude that integrating LLMs with agent-based simulations offers a powerful toolset for researchers and scientists, allowing for more nuanced, realistic, and comprehensive models of complex systems and human behaviours.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は大きな進歩を続けており、エージェントベースのシミュレーションへのより良い統合は、複雑な社会システムを理解するための変革的なポテンシャルを提供する。 しかし、そのような統合は簡単ではなく、多くの課題を提起する。 本稿では, LLMを付加した社会シミュレーションを体系的に開発するためのアーキテクチャと手法について検討し, 今後の研究の方向性について考察する。 我々は、LSMとエージェントベースのシミュレーションを統合することで、研究者や科学者にとって強力なツールセットを提供し、複雑なシステムや人間の行動のより微妙で現実的で包括的なモデルを可能にすると結論付けている。

関連論文リスト

• 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)
• Synergistic Simulations: Multi-Agent Problem Solving with Large Language Models [36.571597246832326]
  大規模言語モデル(LLM)は,マルチエージェントシステムの開発を容易にする能力の実証がますます進んでいる。 本稿では,エージェントとワールドインタラクションをひとつのシミュレーションに統合し,複数のエージェントが協調して問題解決を行う方法を提案する。 我々は,2人のルームメイトとエージェントが協調してプログラミング作業を行う物理スタジオアパートの2つのシミュレーションを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T21:53:35Z)
• On the limits of agency in agent-based models [13.130587222524305]
  エージェントベースモデリングは複雑なシステムに対する強力な洞察を提供するが、その実用性は計算の制約によって制限されている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、適応エージェントによるABMを強化する可能性があるが、大規模なシミュレーションへの統合は依然として困難である。 大規模シミュレーションにおいて,行動複雑性と計算効率のバランスをとる手法であるLSMアーチタイプを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T04:17:24Z)
• 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)
• Large Language Models Need Consultants for Reasoning: Becoming an Expert in a Complex Human System Through Behavior Simulation [5.730580726163518]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T03:33:32Z)
• Large Language Model-based Human-Agent Collaboration for Complex Task Solving [94.3914058341565]
  複雑なタスク解決のためのLarge Language Models(LLM)に基づくヒューマンエージェントコラボレーションの問題を紹介する。 Reinforcement Learning-based Human-Agent Collaboration method, ReHACを提案する。 このアプローチには、タスク解決プロセスにおける人間の介入の最も急進的な段階を決定するために設計されたポリシーモデルが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:03:36Z)
• Computational Experiments Meet Large Language Model Based Agents: A Survey and Perspective [16.08517740276261]
  計算実験は複雑なシステムを研究するための貴重な方法として登場した。 エージェントベースモデリング(ABM)における実際の社会システムを正確に表現することは、人間の多様性と複雑な特性のために困難である。 大規模言語モデル(LLM)の統合が提案され、エージェントが人為的な能力を持つことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T01:17:46Z)
• When large language models meet evolutionary algorithms [48.213640761641926]
  事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、創造的な自然言語を生成する強力な能力を持つ。 進化的アルゴリズム(EA)は、複雑な現実世界の問題に対する多様な解決策を発見できる。 テキスト生成と進化の共通する集合性と方向性に動機づけられた本論文では,LLMとEAの並列性について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T05:58:30Z)
• CERN for AGI: A Theoretical Framework for Autonomous Simulation-Based Artificial Intelligence Testing and Alignment [1.9212368803706583]
  本研究では,現実世界の環境を再現するバーチャルリアリティー・フレームワークにおける,革新的なシミュレーションに基づくマルチエージェントシステムについて検討する。 このフレームワークは、複雑な社会構造と相互作用をシミュレートし、AGIを検査し最適化する自動化された「デジタル市民」によって人口が占められている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T23:48:51Z)
• Exploring Collaboration Mechanisms for LLM Agents: A Social Psychology View [60.80731090755224]
  本稿では,理論的洞察を用いた実用実験により,現代NLPシステム間の協調機構を解明する。 我々は, LLMエージェントからなる4つの独特な社会をつくり, それぞれのエージェントは, 特定の特性(容易性, 過信性)によって特徴づけられ, 異なる思考パターン(議論, ふりかえり)と協調する。 以上の結果から, LLMエージェントは, 社会心理学理論を反映した, 適合性やコンセンサスリーディングといった人間的な社会的行動を示すことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T15:05:52Z)
• 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。