論文の概要: Strategist: Learning Strategic Skills by LLMs via Bi-Level Tree Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10635v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 08:22:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 14:34:27.225820
- Title: Strategist: Learning Strategic Skills by LLMs via Bi-Level Tree Search
- Title(参考訳): ストラテジスト:二層木探索によるLSMによる戦略スキルの学習
- Authors: Jonathan Light, Min Cai, Weiqin Chen, Guanzhi Wang, Xiusi Chen, Wei Cheng, Yisong Yue, Ziniu Hu,
- Abstract要約: 本手法はモンテカルロ木探索とLLMに基づく反射による自己再生シミュレーションにより品質フィードバックを収集する。
本手法は,従来の強化学習手法よりも優れた性能でエージェントを訓練する上で有効であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.657454056329875
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a new method Strategist that utilizes LLMs to acquire new skills for playing multi-agent games through a self-improvement process. Our method gathers quality feedback through self-play simulations with Monte Carlo tree search and LLM-based reflection, which can then be used to learn high-level strategic skills such as how to evaluate states that guide the low-level execution.We showcase how our method can be used in both action planning and dialogue generation in the context of games, achieving good performance on both tasks. Specifically, we demonstrate that our method can help train agents with better performance than both traditional reinforcement learning-based approaches and other LLM-based skill learning approaches in games including the Game of Pure Strategy (GOPS) and The Resistance: Avalon.
- Abstract(参考訳): 本稿では,LSMを利用したマルチエージェントゲームのための新たなスキルを自己改善プロセスにより獲得するストラテジストを提案する。
提案手法はモンテカルロ木探索とLLMリフレクションを用いた自己再生シミュレーションにより品質フィードバックを収集し,低レベルの実行を導く状態の評価など高レベルの戦略スキルの学習に利用することができる。
具体的には,ゲーム・オブ・プル・ストラテジー(GOPS)やレジスタンス・アバロンといったゲームにおいて,従来の強化学習に基づくアプローチや,その他のLLMベースのスキル学習アプローチよりも優れたパフォーマンスでエージェントを訓練できることを示す。
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