Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Drama Machine: Simulating Character Development with LLM Agents

論文の概要: The Drama Machine: Simulating Character Development with LLM Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01725v2
Date: Sat, 31 Aug 2024 04:27:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-04 17:01:34.292895
Title: The Drama Machine: Simulating Character Development with LLM Agents
Title（参考訳）: ドラママシン: LLMエージェントによるキャラクタ開発シミュレーション
Authors: Liam Magee, Vanicka Arora, Gus Gollings, Norma Lam-Saw,
Abstract要約: 本稿では,多言語モデル (LLM) エージェントを用いたドラマティックシナリオにおける複雑な動的キャラクタのシミュレートについて検討する。本稿では,異なる「エゴ」と「スーパーエゴ」の心理的役割を演じるLLMエージェント間の相互作用を協調するドラママシンフレームワークを提案する。結果として、このマルチエージェントアプローチは、対話的なターンの連続を通して進化する、よりニュアンスで適応的な物語を生み出すことができることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.999925939110439
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This paper explores use of multiple large language model (LLM) agents to simulate complex, dynamic characters in dramatic scenarios. We introduce a drama machine framework that coordinates interactions between LLM agents playing different 'Ego' and 'Superego' psychological roles. In roleplay simulations, this design allows intersubjective dialogue and intra-subjective internal monologue to develop in parallel. We apply this framework to two dramatic scenarios - an interview and a detective story - and compare character development with and without the Superego's influence. Though exploratory, results suggest this multi-agent approach can produce more nuanced, adaptive narratives that evolve over a sequence of dialogical turns. We discuss different modalities of LLM-based roleplay and character development, along with what this might mean for conceptualization of AI subjectivity. The paper concludes by considering how this approach opens possibilities for thinking of the roles of internal conflict and social performativity in AI-based simulation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語モデル (LLM) エージェントを用いたドラマティックシナリオにおける複雑な動的キャラクタのシミュレートについて検討する。本稿では,異なる「エゴ」と「スーパーエゴ」の心理的役割を演じるLLMエージェント間の相互作用を協調するドラママシンフレームワークを提案する。ロールプレイシミュレーションでは、この設計により、オブジェクト間対話とオブジェクト内モノローグを並列に開発することができる。本稿では,この枠組みを2つの劇的なシナリオ – インタビューと探偵物語 – に適用し,キャラクター開発とスーパーエゴの影響の有無を比較した。探索的ではあるが、このマルチエージェントアプローチは、対話的なターンの連続を通して進化する、よりニュアンスで適応的な物語を生み出すことを示唆している。我々は、LLMに基づくロールプレイとキャラクタ開発の違いと、これがAI主観性の概念化に何を意味するかについて議論する。本稿は,AIシミュレーションにおける内紛と社会的行動性の役割を考える上で,このアプローチがいかに可能性を開くかを考察して結論付ける。

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