論文の概要: TraderTalk: An LLM Behavioural ABM applied to Simulating Human Bilateral Trading Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21280v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 23:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 08:52:23.681399
• Title: TraderTalk: An LLM Behavioural ABM applied to Simulating Human Bilateral Trading Interactions
• Title（参考訳）: トレーダートーク:人間のバイラテラルトレーディングインタラクションのシミュレーションに応用されたLLM行動型ABM
• Authors: Alicia Vidler, Toby Walsh,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントベースモデル(ABM)とLarge Language Models(LLM)を併用して,人間の取引相互作用をシミュレートする,新たなハイブリッドアプローチを提案する。 我々は、我々のモデルをTraderTalkと呼びます。LLMを利用して、金融取引における双方向の会話の詳細な表現とニュアンスな表現を取ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.379345372327375
• License:
• Abstract: We introduce a novel hybrid approach that augments Agent-Based Models (ABMs) with behaviors generated by Large Language Models (LLMs) to simulate human trading interactions. We call our model TraderTalk. Leveraging LLMs trained on extensive human-authored text, we capture detailed and nuanced representations of bilateral conversations in financial trading. Applying this Generative Agent-Based Model (GABM) to government bond markets, we replicate trading decisions between two stylised virtual humans. Our method addresses both structural challenges, such as coordinating turn-taking between realistic LLM-based agents, and design challenges, including the interpretation of LLM outputs by the agent model. By exploring prompt design opportunistically rather than systematically, we enhance the realism of agent interactions without exhaustive overfitting or model reliance. Our approach successfully replicates trade-to-order volume ratios observed in related asset markets, demonstrating the potential of LLM-augmented ABMs in financial simulations
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントベースモデル(ABM)とLarge Language Models(LLM)を併用して,人間の取引相互作用をシミュレートする,新たなハイブリッドアプローチを提案する。 当社のモデルをTraderTalkと呼んでいます。 広範に人為的なテキストで訓練されたLLMを活用して、金融取引における双方向の会話の詳細な表現とニュアンスな表現をキャプチャする。 このGABM(Generative Agent-Based Model)を政府債市場に応用し、我々は2つのスタイルの仮想人間間の取引決定を再現する。 提案手法は,現実的なLLMエージェント間のターンテイクの調整や,エージェントモデルによるLLM出力の解釈を含む設計課題などの構造的課題に対処する。 体系的にではなく急激な設計を体系的に探求することにより、徹底的な過剰適合やモデル依存を伴わずにエージェント相互作用の現実性を高めることができる。 我々の手法は、金融シミュレーションにおけるLLM増強型ABMの可能性を実証し、関連する資産市場で観測される対価のボリューム比の再現に成功している。

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