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。

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