論文の概要: LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning: Current and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11106v1
• Date: Fri, 17 May 2024 22:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 19:27:00.772088
• Title: LLM-based Multi-Agent Reinforcement Learning: Current and Future Directions
• Title（参考訳）: LLMに基づくマルチエージェント強化学習の現状と今後の方向性
• Authors: Chuanneng Sun, Songjun Huang, Dario Pompili,
• Abstract要約: 我々は、共通の目標を持つ複数のエージェントの協調作業と、それら間のコミュニケーションに焦点を当てる。 また、フレームワークの言語コンポーネントによって実現されるヒューマン・イン・オン・ザ・ループのシナリオについても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.55917897789612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Large Language Models (LLMs) have shown great abilities in various tasks, including question answering, arithmetic problem solving, and poem writing, among others. Although research on LLM-as-an-agent has shown that LLM can be applied to Reinforcement Learning (RL) and achieve decent results, the extension of LLM-based RL to Multi-Agent System (MAS) is not trivial, as many aspects, such as coordination and communication between agents, are not considered in the RL frameworks of a single agent. To inspire more research on LLM-based MARL, in this letter, we survey the existing LLM-based single-agent and multi-agent RL frameworks and provide potential research directions for future research. In particular, we focus on the cooperative tasks of multiple agents with a common goal and communication among them. We also consider human-in/on-the-loop scenarios enabled by the language component in the framework.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLM) は,質問応答,算術的問題解決,詩文など,様々なタスクにおいて優れた能力を発揮している。 LLM-as-an-agentの研究は、LLMを強化学習(RL)に適用し、良好な結果が得られることを示したが、LLM-based RL to Multi-Agent System(MAS)の拡張は、エージェント間の協調やコミュニケーションといった多くの側面が単一のエージェントのRLフレームワークでは考慮されていないため、簡単ではない。 LLMをベースとしたMARLのさらなる研究を促すため,本論文では,既存のLLMベースのシングルエージェントとマルチエージェントRLフレームワークを調査し,今後の研究の方向性について検討する。 特に、共通の目標を持つ複数のエージェントの協調作業と、それら間のコミュニケーションに焦点を当てる。 また、フレームワークの言語コンポーネントによって実現されるヒューマン・イン・オン・ザ・ループのシナリオについても検討する。

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