論文の概要: Large Language Models as Theory of Mind Aware Generative Agents with Counterfactual Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15355v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 00:32:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:42.570904
• Title: Large Language Models as Theory of Mind Aware Generative Agents with Counterfactual Reflection
• Title（参考訳）: 反現実的反射を考慮した生成エージェントのマインドアウェア理論としての大規模言語モデル
• Authors: Bo Yang, Jiaxian Guo, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo,
• Abstract要約: ToM-agentは、オープンドメインの会話相互作用において、LLMベースの生成エージェントがToMをシミュレートできるように設計されている。 ToM-Adntは、精神状態に対するエージェントの認識のエミュレーションを促進するため、精神状態からの信頼を解き放つ。 以上の結果から,ToM-agentは,意味的情緒的支援や意思決定に限らず,相手の行動の根底にある要因を把握できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.38516078163367
• License:
• Abstract: Recent studies have increasingly demonstrated that large language models (LLMs) possess significant theory of mind (ToM) capabilities, showing the potential for simulating the tracking of mental states in generative agents. In this study, we propose a novel paradigm called ToM-agent, designed to empower LLMs-based generative agents to simulate ToM in open-domain conversational interactions. ToM-agent disentangles the confidence from mental states, facilitating the emulation of an agent's perception of its counterpart's mental states, such as beliefs, desires, and intentions (BDIs). Using past conversation history and verbal reflections, ToM-Agent can dynamically adjust counterparts' inferred BDIs, along with related confidence levels. We further put forth a counterfactual intervention method that reflects on the gap between the predicted responses of counterparts and their real utterances, thereby enhancing the efficiency of reflection. Leveraging empathetic and persuasion dialogue datasets, we assess the advantages of implementing the ToM-agent with downstream tasks, as well as its performance in both the first-order and the \textit{second-order} ToM. Our findings indicate that the ToM-agent can grasp the underlying reasons for their counterpart's behaviors beyond mere semantic-emotional supporting or decision-making based on common sense, providing new insights for studying large-scale LLMs-based simulation of human social behaviors.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)が大きな心の理論(ToM)能力を持っていることが示されており、生成因子における精神状態の追跡をシミュレートする可能性を示している。 本研究では,オープンドメイン対話におけるToMのシミュレーションにLLMベースの生成エージェントを有効活用するToM-agentという新しいパラダイムを提案する。 ToM-Adntは精神状態からの信頼を解き、エージェントの信念、欲望、意図(BDI)といった相手の精神状態に対する認識のエミュレーションを促進する。 ToM-Agentは過去の会話履歴と言語反射を用いて、関連する信頼度とともに、相手の推測されたBDIを動的に調整することができる。 さらに,予測応答と実際の発話とのギャップを反映した反実的介入手法を考案し,反射の効率を向上する。 共感的および説得的対話データセットを活用することで、ダウンストリームタスクによるToMエージェントの実装の利点と、第一次と第二次の両方のパフォーマンスを評価する。 以上の結果から,ToM-agentは,人間の社会的行動の大規模シミュレーション研究に新たな洞察を与え,意味的感情的支援や意思決定以上の行動の理由を把握できることが示唆された。

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