論文の概要: Persuasion Games using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15879v2
• Date: Mon, 2 Sep 2024 02:30:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 12:43:33.325497
• Title: Persuasion Games using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説得ゲーム
• Authors: Ganesh Prasath Ramani, Shirish Karande, Santhosh V, Yash Bhatia,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLM) は、人間のような文章を解釈し、生成することのできる、恐ろしい道具として登場した。 本稿では,LCMがユーザ視点を形作り,その決定を特定のタスクに影響を及ぼす可能性について考察する。 この機能は、投資、クレジットカード、保険など、さまざまな分野のアプリケーションを見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as formidable instruments capable of comprehending and producing human-like text. This paper explores the potential of LLMs, to shape user perspectives and subsequently influence their decisions on particular tasks. This capability finds applications in diverse domains such as Investment, Credit cards and Insurance, wherein they assist users in selecting appropriate insurance policies, investment plans, Credit cards, Retail, as well as in Behavioral Change Support Systems (BCSS). We present a sophisticated multi-agent framework wherein a consortium of agents operate in collaborative manner. The primary agent engages directly with user agents through persuasive dialogue, while the auxiliary agents perform tasks such as information retrieval, response analysis, development of persuasion strategies, and validation of facts. Empirical evidence from our experiments demonstrates that this collaborative methodology significantly enhances the persuasive efficacy of the LLM. We continuously analyze the resistance of the user agent to persuasive efforts and counteract it by employing a combination of rule-based and LLM-based resistance-persuasion mapping techniques. We employ simulated personas and generate conversations in insurance, banking, and retail domains to evaluate the proficiency of large language models (LLMs) in recognizing, adjusting to, and influencing various personality types. Concurrently, we examine the resistance mechanisms employed by LLM simulated personas. Persuasion is quantified via measurable surveys before and after interaction, LLM-generated scores on conversation, and user decisions (purchase or non-purchase).
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル (LLM) は、人間のような文章を解釈し、生成することのできる、恐ろしい道具として登場した。 本稿では,LCMがユーザ視点を形作り,その決定を特定のタスクに影響を及ぼす可能性について考察する。 この機能は、投資、クレジットカード、保険といった様々な分野のアプリケーションを見つけ、適切な保険政策、投資計画、クレジットカード、小売、そして行動変革支援システム(BCSS)のユーザーを支援する。 エージェントのコンソーシアムが協調的に動作する高度なマルチエージェントフレームワークを提案する。 主エージェントは説得対話を通じて直接ユーザエージェントと対話し、補助エージェントは情報検索、応答分析、説得戦略の開発、事実の検証を行う。 我々の実験から得られた実証的な証拠は、この協調手法がLLMの説得力を高めることを証明している。 ユーザエージェントの説得力に対する抵抗を継続的に分析し、ルールベースとLCMベースの抵抗パーポーションマッピング技術を組み合わせて対処する。 我々は、シミュレートされたペルソナを採用し、保険、銀行、小売ドメインで会話を生成し、さまざまなパーソナタイプを認識し、調整し、影響を与える大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する。 同時に, LLMシミュレートされたペルソナの抵抗機構について検討した。 説得は、対話前後の計測可能な調査、会話におけるLLM生成スコア、およびユーザ決定(購入または非購入)によって定量化される。

関連論文リスト

• Large Language Models as Theory of Mind Aware Generative Agents with Counterfactual Reflection [31.38516078163367]
  ToM-agentは、オープンドメインの会話相互作用において、LLMベースの生成エージェントがToMをシミュレートできるように設計されている。 ToM-Adntは、精神状態に対するエージェントの認識のエミュレーションを促進するため、精神状態からの信頼を解き放つ。 以上の結果から,ToM-agentは,意味的情緒的支援や意思決定に限らず,相手の行動の根底にある要因を把握できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-26T00:32:38Z)
• How Strategic Agents Respond: Comparing Analytical Models with LLM-Generated Responses in Strategic Classification [9.296248945826084]
  我々は,大規模言語モデルによって生成された戦略的アドバイスを用いて,戦略分類における人間のエージェント応答をシミュレートする。 我々は、雇用、ローン申請、学校入学、個人所得、公的支援プログラムの5つの重要なSCシナリオについて検討する。 次に、得られたエージェント応答と、既存の理論モデルによって生成された最良の応答を比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T01:39:03Z)
• Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
  大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z)
• Evaluating Cultural and Social Awareness of LLM Web Agents [113.49968423990616]
  CASAは,大規模言語モデルの文化的・社会的規範に対する感受性を評価するためのベンチマークである。 提案手法は,標準に違反するユーザクエリや観察を検知し,適切に応答するLLMエージェントの能力を評価する。 実験により、現在のLLMは非エージェント環境で大幅に性能が向上していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:35:44Z)
• RAG-Modulo: Solving Sequential Tasks using Experience, Critics, and Language Models [5.0741409008225755]
  大規模言語モデル(LLM)は、ロボットの課題を解決するための有望なツールとして登場した。 既存のLSMベースのエージェントは、過去の相互作用を維持および学習する能力に欠ける。 RAG-Modulo は,過去のインタラクションを記憶した LLM ベースのエージェントを強化し,エージェントの判断を評価するための批判を取り入れたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T20:03:32Z)
• PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.16513246245401]
  社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。 モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:13:22Z)
• Persona Inconstancy in Multi-Agent LLM Collaboration: Conformity, Confabulation, and Impersonation [16.82101507069166]
  マルチエージェントAIシステムは、科学的および実践的な応用において、集合的な意思決定をシミュレートするために使用することができる。 我々は、相互協力や議論に携わるAIエージェントのアンサンブルについて、個人の反応やチャットの書き起こしを分析して検討する。 以上の結果から,複数エージェントによる議論が,多面的な視点を反映する集合的AI決定を支援することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T21:20:35Z)
• Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models [58.52919374786108]
  大規模言語モデル(LLM)は意思決定タスクを自動化するために使用される。 本稿では,LPMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを評価する。 さまざまな因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成します。 これらのベンチマークにより、LLMが事実を記憶したり、他のショートカットを見つけたりすることで、変化を正確に予測する能力を切り離すことができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:15:56Z)
• Transforming Competition into Collaboration: The Revolutionary Role of Multi-Agent Systems and Language Models in Modern Organizations [0.0]
  本稿では,マルチエージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく計算エンティティがユーザインタラクションに与える影響について考察する。 提案手法では,大規模言語モデル (LLM) から発達したエージェントを用いて,行動要素を考慮したプロトタイピングを行う。 我々は,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく革新的な利用に基づいて,組織戦略に有用なエージェントの開発の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T15:56:10Z)
• Large Multimodal Agents: A Survey [78.81459893884737]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。 LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。 本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:04:23Z)
• ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate [57.71597869337909]
  われわれはChatEvalと呼ばれるマルチエージェントの審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価する。 分析の結果,ChatEvalは単なるテキストスコアリングを超越し,信頼性評価のための人間模倣評価プロセスを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:13:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。