論文の概要: Learning to Discuss Strategically: A Case Study on One Night Ultimate Werewolf

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19946v1
• Date: Thu, 30 May 2024 11:07:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 14:47:58.265094
• Title: Learning to Discuss Strategically: A Case Study on One Night Ultimate Werewolf
• Title（参考訳）: 戦略的に語るための学習: 一夜のアルティメット・ウィールウルフを事例として
• Authors: Xuanfa Jin, Ziyan Wang, Yali Du, Meng Fang, Haifeng Zhang, Jun Wang,
• Abstract要約: 有名なコミュニケーションゲーム『Werewolf』の変種として、One Night Ultimate Werewolf (ONUW) はプレイヤーが戦略的な議論ポリシーを開発する必要がある。 本稿では、強化学習(RL)によって訓練された議論政策を用いて、適切な議論手法を採用するためのRL命令言語エージェントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.57358844115881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Communication is a fundamental aspect of human society, facilitating the exchange of information and beliefs among people. Despite the advancements in large language models (LLMs), recent agents built with these often neglect the control over discussion tactics, which are essential in communication scenarios and games. As a variant of the famous communication game Werewolf, One Night Ultimate Werewolf (ONUW) requires players to develop strategic discussion policies due to the potential role changes that increase the uncertainty and complexity of the game. In this work, we first present the existence of the Perfect Bayesian Equilibria (PBEs) in two scenarios of the ONUW game: one with discussion and one without. The results showcase that the discussion greatly changes players' utilities by affecting their beliefs, emphasizing the significance of discussion tactics. Based on the insights obtained from the analyses, we propose an RL-instructed language agent framework, where a discussion policy trained by reinforcement learning (RL) is employed to determine appropriate discussion tactics to adopt. Our experimental results on several ONUW game settings demonstrate the effectiveness and generalizability of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションは人間社会の基本的な側面であり、情報と信念の交換を促進する。 大規模言語モデル(LLM)の進歩にもかかわらず、近年のエージェントは、コミュニケーションシナリオやゲームに不可欠な議論戦術の制御を無視することが多い。 有名なコミュニケーションゲーム『Werewolf』の変種として、One Night Ultimate Werewolf (ONUW) はプレイヤーがゲームの不確実性と複雑さを増大させる潜在的な役割の変化のために戦略的な議論ポリシーを開発することを要求している。 本研究は,ONUWゲームにおける完全ベイズ平衡 (PBE) の存在を2つのシナリオとして提示する。 その結果、議論はプレイヤーの信念に影響を与え、議論戦術の重要性を強調することで、プレイヤーの効用を大きく変えることが明らかとなった。 分析から得られた知見に基づき、強化学習(RL)によって訓練された議論政策を取り入れ、適切な議論手法を採用するためのRL指示言語エージェントフレームワークを提案する。 いくつかのONUWゲーム設定実験の結果,提案フレームワークの有効性と一般化性を示した。

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