論文の概要: Game-theoretic LLM: Agent Workflow for Negotiation Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05990v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 22:02:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:35.899323
• Title: Game-theoretic LLM: Agent Workflow for Negotiation Games
• Title（参考訳）: ゲーム理論 LLM: ネゴシエーションゲームのためのエージェントワークフロー
• Authors: Wenyue Hua, Ollie Liu, Lingyao Li, Alfonso Amayuelas, Julie Chen, Lucas Jiang, Mingyu Jin, Lizhou Fan, Fei Sun, William Wang, Xintong Wang, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の戦略的意思決定文脈における合理性について検討する。 LLMの推論と意思決定を導く複数のゲーム理論を設計する。 この発見は、より堅牢で戦略的に健全なAIエージェントの開発に影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.83905391503607
• License:
• Abstract: This paper investigates the rationality of large language models (LLMs) in strategic decision-making contexts, specifically within the framework of game theory. We evaluate several state-of-the-art LLMs across a spectrum of complete-information and incomplete-information games. Our findings reveal that LLMs frequently deviate from rational strategies, particularly as the complexity of the game increases with larger payoff matrices or deeper sequential trees. To address these limitations, we design multiple game-theoretic workflows that guide the reasoning and decision-making processes of LLMs. These workflows aim to enhance the models' ability to compute Nash Equilibria and make rational choices, even under conditions of uncertainty and incomplete information. Experimental results demonstrate that the adoption of these workflows significantly improves the rationality and robustness of LLMs in game-theoretic tasks. Specifically, with the workflow, LLMs exhibit marked improvements in identifying optimal strategies, achieving near-optimal allocations in negotiation scenarios, and reducing susceptibility to exploitation during negotiations. Furthermore, we explore the meta-strategic considerations of whether it is rational for agents to adopt such workflows, recognizing that the decision to use or forgo the workflow constitutes a game-theoretic issue in itself. Our research contributes to a deeper understanding of LLMs' decision-making capabilities in strategic contexts and provides insights into enhancing their rationality through structured workflows. The findings have implications for the development of more robust and strategically sound AI agents capable of navigating complex interactive environments. Code and data supporting this study are available at \url{https://github.com/Wenyueh/game_theory}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の戦略的意思決定文脈における合理性,特にゲーム理論の枠組み内での検討を行う。 完全情報ゲームと不完全情報ゲームにまたがるいくつかの最先端LCMを評価した。 以上の結果から,LLMは,特にゲームが複雑になるにつれて,より大きなペイオフ行列やより深いシーケンシャルツリーによって,合理的戦略から逸脱することが少なくないことがわかった。 これらの制約に対処するために、LLMの推論と意思決定プロセスを導く複数のゲーム理論ワークフローを設計する。 これらのワークフローは、不確実性や不完全な情報の条件下であっても、モデルがナッシュ平衡を計算し、合理的な選択を行う能力を高めることを目的としている。 実験結果から,ゲーム理論タスクにおけるLLMの合理性とロバスト性は,これらのワークフローの採用によって著しく向上することが示された。 具体的には、ワークフローにおいて、LLMは最適な戦略の特定、交渉シナリオにおける最適に近いアロケーションの実現、交渉中の搾取に対する感受性の低下を顕著に改善した。 さらに、エージェントがそのようなワークフローを採用するのが合理的かどうかというメタストラテジックな考察を考察し、ワークフローの使用や回避の決定自体がゲーム理論上の問題であることを認めた。 我々の研究は、戦略的文脈におけるLCMの意思決定能力のより深い理解に寄与し、構造化ワークフローによる合理性の向上に関する洞察を提供する。 この発見は、複雑な対話環境をナビゲートできる、より堅牢で戦略的に健全なAIエージェントの開発に影響を及ぼす。 この研究をサポートするコードとデータは、 \url{https://github.com/Wenyueh/game_theory}で公開されている。

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