Fugu-MT 論文翻訳(概要): Strategist: Learning Strategic Skills by LLMs via Bi-Level Tree Search

論文の概要: Strategist: Learning Strategic Skills by LLMs via Bi-Level Tree Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10635v2
Date: Sat, 12 Oct 2024 03:16:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 06:33:41.995908
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: LLMを利用したマルチエージェントゲームのための新しいスキル獲得手法STRATEGISTを提案する。本手法はモンテカルロ木探索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。ゲームにおけるアクションプランニングと対話生成の両面において,我々の手法をどのように利用できるかを紹介する。
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. STRATEGIST helps bridge the gap between foundation models and symbolic decision-making methods through its bi-level approach, leading to more robust decision-making.
Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMを利用して,自己改善プロセスを通じてマルチエージェントゲームを行うための新たなスキルを取得する新しい手法STRATEGIST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方法などの高レベルの戦略スキルを学習する。本稿では,ゲームにおけるアクションプランニングと対話生成の両面での手法の活用方法を紹介する。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。 STRATEGISTは、2段階のアプローチを通じて財団モデルと象徴的な意思決定方法のギャップを埋め、より堅牢な意思決定につながる。

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