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
- Personality Structured Interview for Large Language Model Simulation in Personality Research [8.208325358490807]
人格研究における人間の反応をシミュレートするためのツールとして,理論インフォームド・パーソナリティ構造化インタビューの可能性を探る。
対象サンプルから,32質問に対する個人の回答を含む357件の構造化面接書を作成した。
3つの実験の結果、LLMシミュレーションされた人格データにおいて、よく設計されたインタビューが人間のような不均一性を改善できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:31:57Z) - AgentSociety: Large-Scale Simulation of LLM-Driven Generative Agents Advances Understanding of Human Behaviors and Society [32.849311155921264]
本稿では,現実的な社会環境を統合した大規模社会シミュレータであるAgentSocietyを提案する。
提案したシミュレーターに基づいて,500万件のインタラクションをシミュレートし,10万件以上のエージェントの社会生活を生成する。
偏極、炎症性メッセージの普及、普遍的ベーシック・インカム・ポリシーの効果、ハリケーンなどの外部ショックの影響の4つに焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-12T15:27:07Z) - From Individual to Society: A Survey on Social Simulation Driven by Large Language Model-based Agents [47.935533238820334]
伝統的な社会学研究は、しばしば人間の参加に頼っているが、それは効果的だが、高価であり、スケールが困難であり、倫理的な懸念がある。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の振る舞いをシミュレートし、個々の反応の複製を可能にし、多くの学際的な研究を容易にする可能性を強調している。
シミュレーションは,(1)特定の個人や人口集団を模倣する個人シミュレーション,(2)複数のエージェントが協調して特定の状況における目標を達成するシナリオシミュレーション,(3)エージェント社会内の相互作用をモデル化して実世界のダイナミクスの複雑さや多様性を反映するシミュレーション社会の3種類に分類される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-04T18:56:37Z) - 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) - 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)
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。