論文の概要: An Implementation of Werewolf Agent That does not Truly Trust LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01575v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 03:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:06:29.147066
• Title: An Implementation of Werewolf Agent That does not Truly Trust LLMs
• Title（参考訳）: LLMを信頼しないWerewolfエージェントの実装
• Authors: Takehiro Sato, Shintaro Ozaki, Daisaku Yokoyama,
• Abstract要約: Werewolfは不完全な情報ゲームであり、コンピュータエージェントをプレイヤーとして作る際にいくつかの課題がある。 本稿では,Large Language Model (LLM) とルールベースアルゴリズムを組み合わせることで,これらの問題の一部を解消するワーウルフエージェントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8811927506272431
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Werewolf is an incomplete information game, which has several challenges when creating a computer agent as a player given the lack of understanding of the situation and individuality of utterance (e.g., computer agents are not capable of characterful utterance or situational lying). We propose a werewolf agent that solves some of those difficulties by combining a Large Language Model (LLM) and a rule-based algorithm. In particular, our agent uses a rule-based algorithm to select an output either from an LLM or a template prepared beforehand based on the results of analyzing conversation history using an LLM. It allows the agent to refute in specific situations, identify when to end the conversation, and behave with persona. This approach mitigated conversational inconsistencies and facilitated logical utterance as a result. We also conducted a qualitative evaluation, which resulted in our agent being perceived as more human-like compared to an unmodified LLM. The agent is freely available for contributing to advance the research in the field of Werewolf game.
• Abstract（参考訳）: ワイアウルフ(Werewolf)は、コンピュータエージェントをプレイヤーとして作成する際に、発話の状況と個人性(例えば、コンピュータエージェントは特徴的発話や状況的嘘をつくことができない)の理解が欠如していることを考えると、いくつかの課題がある不完全な情報ゲームである。 本稿では,Large Language Model (LLM) とルールベースアルゴリズムを組み合わせることで,これらの問題の一部を解消するワーウルフエージェントを提案する。 特に,本エージェントはルールベースアルゴリズムを用いて,LLMを用いた会話履歴の分析結果に基づいて,予め作成したLLMまたはテンプレートから出力を選択する。 エージェントは特定の状況で反抗し、いつ会話を終わらせるかを識別し、ペルソナと振る舞うことができる。 このアプローチは会話の不整合を緩和し、結果として論理的発話を促進する。 また, 定性評価を行い, その結果, 修飾されていないLDMに比べて, エージェントは人間に近いと認識された。 このエージェントは、Werewolfゲームの研究の進展に貢献するために自由に利用できる。

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