論文の概要: SOTOPIA-$Ω$: Dynamic Strategy Injection Learning and Social Instruction Following Evaluation for Social Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15538v3
• Date: Thu, 29 May 2025 08:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 15:42:33.302941
• Title: SOTOPIA-$Ω$: Dynamic Strategy Injection Learning and Social Instruction Following Evaluation for Social Agents
• Title（参考訳）: SOTOPIA-$Ω$:ダイナミックストラテジーインジェクション学習とソーシャルインストラクション : ソーシャルエージェントの評価
• Authors: Wenyuan Zhang, Tianyun Liu, Mengxiao Song, Xiaodong Li, Tingwen Liu,
• Abstract要約: 本稿では,言語エージェントの社会的能力向上のための枠組みを提案する。 本稿では,ソーシャルインストラクション・フォロー(S-IF)の概念を導入し,新しい2つのS-IF評価指標を提案する。 質の高いコーパスで訓練された複数の7Bモデルが,社会目標達成において,専門家エージェント(GPT-4)をはるかに上回るだけでなく,その達成に寄与することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.320531397370008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the abundance of prior social strategies possessed by humans, there remains a paucity of research dedicated to their transfer and integration into social agents. Our proposed SOTOPIA-$\Omega$ framework aims to address and bridge this gap, with a particular focus on enhancing the social capabilities of language agents. This framework dynamically injects multi-step reasoning strategies inspired by negotiation theory and two simple direct strategies into expert agents, thereby automating the construction of a high-quality social dialogue training corpus. Additionally, we introduce the concept of Social Instruction Following (S-IF) and propose two new S-IF evaluation metrics that complement social capability. We demonstrate that several 7B models trained on high-quality corpus not only significantly surpass the expert agent (GPT-4) in achieving social goals but also enhance S-IF performance. Analysis and variant experiments validate the advantages of dynamic construction, which can especially break the agent's prolonged deadlock.
• Abstract（参考訳）: 人類が持つ以前の社会戦略が豊富にあるにもかかわらず、社会エージェントへの移動と統合を専門とする研究の質は相変わらず残っている。 提案するSOTOPIA-$\Omega$フレームワークは,言語エージェントの社会的能力向上に着目し,このギャップに対処し,橋渡しすることを目的としている。 この枠組みは,交渉理論に着想を得た多段階的推論戦略と2つの簡単な直接戦略を専門家に動的に注入し,高品質な対話学習コーパスの構築を自動化する。 さらに,ソーシャルインストラクションフォロー(S-IF)の概念を導入し,社会的能力を補完する2つの新しいS-IF評価指標を提案する。 高品質コーパスで訓練された複数の7Bモデルが,社会目標達成において専門家エージェント(GPT-4)をはるかに上回るだけでなく,S-IF性能も向上することを示した。 解析および変種実験は、動的構成の利点を検証し、特にエージェントの長いデッドロックを壊す可能性がある。

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