論文の概要: Agentic Society: Merging skeleton from real world and texture from Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10550v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 08:28:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-22 21:22:31.436235
- Title: Agentic Society: Merging skeleton from real world and texture from Large Language Model
- Title（参考訳）: エージェント・ソサエティ: 現実世界の骨格と大規模言語モデルによるテクスチャの融合
- Authors: Yuqi Bai, Kun Sun, Huishi Yin,
- Abstract要約: 本稿では,人口統計データと大規模言語モデルを利用して仮想人口を生成する新しい枠組みについて検討する。
本手法は,社会科学実験において,多様な人間の行動のシミュレーションに不可欠な多様性のあるペルソナを生産することを示す。
しかし, 評価結果から, 現在のLSMの能力に限界があるため, 統計的真理性の弱い兆候しか得られないことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.740886789811429
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) and agent technologies offer promising solutions to the simulation of social science experiments, but the availability of data of real-world population required by many of them still poses as a major challenge. This paper explores a novel framework that leverages census data and LLMs to generate virtual populations, significantly reducing resource requirements and bypassing privacy compliance issues associated with real-world data, while keeping a statistical truthfulness. Drawing on real-world census data, our approach first generates a persona that reflects demographic characteristics of the population. We then employ LLMs to enrich these personas with intricate details, using techniques akin to those in image generative models but applied to textual data. Additionally, we propose a framework for the evaluation of the feasibility of our method with respect to capability of LLMs based on personality trait tests, specifically the Big Five model, which also enhances the depth and realism of the generated personas. Through preliminary experiments and analysis, we demonstrate that our method produces personas with variability essential for simulating diverse human behaviors in social science experiments. But the evaluation result shows that only weak sign of statistical truthfulness can be produced due to limited capability of current LLMs. Insights from our study also highlight the tension within LLMs between aligning with human values and reflecting real-world complexities. Thorough and rigorous test call for further research. Our codes are released at https://github.com/baiyuqi/agentic-society.git
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)やエージェント技術の最近の進歩は、社会科学実験のシミュレーションに有望な解決策を提供するが、多くの人が必要とする実世界の人口のデータが利用可能であることは、依然として大きな課題である。
本稿では,人口統計データとLCMを用いて仮想人口生成を行い,資源要件を著しく低減し,実世界のデータに関連するプライバシーコンプライアンス問題を回避し,統計的真理性を維持した新たな枠組みについて検討する。
実世界の国勢調査データに基づいて,まず人口統計特性を反映したペルソナを作成した。
次に、画像生成モデルに類似した手法を用いて、複雑な詳細でこれらのペルソナを豊かにするためにLLMを用いるが、テキストデータに適用する。
さらに,人格特性テスト,特に,生成したペルソナの深さと現実性を高めるビッグファイブモデルに基づいて,LLMの能力に対する本手法の有効性を評価するための枠組みを提案する。
予備実験と分析により,社会科学実験における多様な人間の行動のシミュレーションに不可欠な多様性を持つペルソナを創出することが実証された。
しかし, 評価結果から, 現在のLSMの能力に限界があるため, 統計的真理性の弱い兆候しか得られないことが示唆された。
我々の研究から得た洞察は、人間の価値観と現実の複雑さを反映することの間のLCM内の緊張も強調する。
厳密で厳密なテストは、さらなる研究を求めている。
私たちのコードはhttps://github.com/baiyuqi/agentic-society.gitで公開されています。
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