論文の概要: Generative Agent Simulations of 1,000 People
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10109v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 11:14:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:38:45.530549
- Title: Generative Agent Simulations of 1,000 People
- Title（参考訳）: 1000人の生成エージェントシミュレーション
- Authors: Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Robb Willer, Percy Liang, Michael S. Bernstein,
- Abstract要約: 本稿では,1,052人の実人の態度と行動をシミュレートする新しいエージェントアーキテクチャを提案する。
生成エージェントは一般社会調査の参加者の回答を85%の精度で再現する。
我々のアーキテクチャは、人種的およびイデオロギー的グループにおける正確さのバイアスを、人口統計学的記述のエージェントと比較して低減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.82159813294894
- License:
- Abstract: The promise of human behavioral simulation--general-purpose computational agents that replicate human behavior across domains--could enable broad applications in policymaking and social science. We present a novel agent architecture that simulates the attitudes and behaviors of 1,052 real individuals--applying large language models to qualitative interviews about their lives, then measuring how well these agents replicate the attitudes and behaviors of the individuals that they represent. The generative agents replicate participants' responses on the General Social Survey 85% as accurately as participants replicate their own answers two weeks later, and perform comparably in predicting personality traits and outcomes in experimental replications. Our architecture reduces accuracy biases across racial and ideological groups compared to agents given demographic descriptions. This work provides a foundation for new tools that can help investigate individual and collective behavior.
- Abstract（参考訳）: 政策立案や社会科学に広く応用できるような、ドメイン間の人間の行動を再現する汎用的な計算機エージェントによる人間の行動シミュレーションの約束。我々は、1,052人の実際の個人の態度と行動をシミュレートする新しいエージェントアーキテクチャを提示する。
生成エージェントは、一般社会調査の参加者の回答を2週間後の参加者の回答の85%の精度で再現し、実験的な複製において性格特性や結果を予測するのに相容れない。
我々のアーキテクチャは、人種的およびイデオロギー的グループにおける正確さのバイアスを、人口統計学的記述のエージェントと比較して低減する。
この研究は、個人的および集団的行動を調べるのに役立つ新しいツールの基礎を提供する。
関連論文リスト
- Spontaneous Emergence of Agent Individuality through Social Interactions in LLM-Based Communities [0.0]
本稿では,Large Language Model (LLM) ベースのエージェントを用いて,ゼロからエージェントが出現することを検討する。
このマルチエージェントシミュレーションを解析することにより、社会的規範、協力、性格特性が自然に出現する方法について、貴重な新しい知見を報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T16:49:33Z) - Designing LLM-Agents with Personalities: A Psychometric Approach [0.47498241053872914]
本研究は, 定量的, 制御可能, 心理的に検証された個人性をエージェントに割り当てる新しい手法を提案する。
人体研究の制約を克服し、エージェントを社会科学調査のためのアクセス可能なツールとして提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T01:05:04Z) - 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) - Understanding Your Agent: Leveraging Large Language Models for Behavior
Explanation [7.647395374489533]
本研究では,状態や行動の観察のみに基づいて,エージェントの行動に関する自然言語説明を生成する手法を提案する。
提案手法は,人間ドメインの専門家が作成したものと同じくらい役立つ説明を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T20:16:23Z) - User Behavior Simulation with Large Language Model based Agents [116.74368915420065]
LLMベースのエージェントフレームワークを提案し,実際のユーザ動作をシミュレートするサンドボックス環境を設計する。
実験結果から,本手法のシミュレーション行動は実人の行動に非常に近いことが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T02:58:35Z) - Measuring the Effect of Influential Messages on Varying Personas [67.1149173905004]
我々は、ニュースメッセージを見る際にペルソナが持つ可能性のある応答を推定するために、ニュースメディア向けのペルソナに対するレスポンス予測という新しいタスクを提示する。
提案課題は,モデルにパーソナライズを導入するだけでなく,各応答の感情極性と強度も予測する。
これにより、ペルソナの精神状態に関するより正確で包括的な推測が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T21:01:00Z) - Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior [86.1026716646289]
生成エージェントを導入し,人間の振る舞いをシミュレートする計算ソフトウェアエージェントについて紹介する。
エージェントの経験の完全な記録を格納するために,大規模言語モデルを拡張するアーキテクチャについて述べる。
The Simsにインスパイアされた対話型サンドボックス環境に生成エージェントを投入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-07T01:55:19Z) - Modeling Bounded Rationality in Multi-Agent Simulations Using Rationally
Inattentive Reinforcement Learning [85.86440477005523]
我々は、人間不合理性の確立されたモデルであるRational Inattention(RI)モデルを含む、より人間的なRLエージェントについて検討する。
RIRLは、相互情報を用いた認知情報処理のコストをモデル化する。
我々は、RIRLを用いることで、合理的な仮定の下で発見されたものと異なる、新しい平衡挙動の豊富なスペクトルが得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-18T20:54:00Z)
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。