論文の概要: Game Theory Meets Large Language Models: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09053v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 08:08:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:18.453690
• Title: Game Theory Meets Large Language Models: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: ゲーム理論と大規模言語モデル: システム的調査
• Authors: Haoran Sun, Yusen Wu, Yukun Cheng, Xu Chu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、これらの2つの分野の交差を探索する広範な研究を引き起こしている。 本稿では,これらの分野の交点を包括的に調査し,三つの視点から双方向の関係を探求する。 この調査は、新たなAI能力で理論的な厳格さをブリッジすることで、学際的なコラボレーションを促進し、この進化する研究領域の進歩を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.07120579043073
• License:
• Abstract: Game theory establishes a fundamental framework for analyzing strategic interactions among rational decision-makers. The rapid advancement of large language models (LLMs) has sparked extensive research exploring the intersection of these two fields. Specifically, game-theoretic methods are being applied to evaluate and enhance LLM capabilities, while LLMs themselves are reshaping classic game models. This paper presents a comprehensive survey of the intersection of these fields, exploring a bidirectional relationship from three perspectives: (1) Establishing standardized game-based benchmarks for evaluating LLM behavior; (2) Leveraging game-theoretic methods to improve LLM performance through algorithmic innovations; (3) Characterizing the societal impacts of LLMs through game modeling. Among these three aspects, we also highlight how the equilibrium analysis for traditional game models is impacted by LLMs' advanced language understanding, which in turn extends the study of game theory. Finally, we identify key challenges and future research directions, assessing their feasibility based on the current state of the field. By bridging theoretical rigor with emerging AI capabilities, this survey aims to foster interdisciplinary collaboration and drive progress in this evolving research area.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論は、合理的な意思決定者間の戦略的相互作用を分析するための基本的な枠組みを確立する。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、これらの2つの分野の交差を探索する広範な研究を引き起こしている。 具体的には,LSMの能力評価と向上のためにゲーム理論手法が適用され,LSM自体が古典的なゲームモデルを再形成している。 本稿では, LLM の動作評価のための標準化されたゲームベースベンチマークの確立, (2) アルゴリズム的革新による LLM 性能向上のためのゲーム理論手法の活用, (3) ゲームモデリングによる LLM の社会的影響評価という3つの視点から, これらの分野の相互関係を総合的に調査する。 これらの3つの側面の中で、従来のゲームモデルの平衡解析がLLMの高度な言語理解にどのように影響するかを強調し、ゲーム理論の研究を拡大する。 最後に,課題と今後の研究の方向性を特定し,その実現可能性について現状に基づいて評価する。 この調査は、新たなAI能力で理論的な厳格さをブリッジすることで、学際的なコラボレーションを促進し、この進化する研究領域の進歩を促進することを目的としている。

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