本記事では、LLMマルチエージェントにおける「心の理論」実装の研究を紹介します。
本手法はさまざまな複雑な環境で評価され、意思決定に新しい可能性をもたらすことが示されました。従来手法をどう改善し、どのような成果を上げたのか、詳しく見ていきましょう。
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参照論文情報
- タイトル:Hypothetical Minds: Scaffolding Theory of Mind for Multi-Agent Tasks with Large Language Models
- 著者:Logan Cross, Violet Xiang, Agam Bhatia, Daniel LK Yamins, Nick Haber
- 所属:Stanford University
背景
LLMを活用したマルチエージェントの能力向上が注目されています。
今回研究者らは、LLMが他者の意図を推測する「心の理論」の能力にも長けていることに着目しました。そして、認知科学に基づく設計で、他のエージェントの状態を推測して行動するエージェントの開発を行いました。
評価においては、多様なケースで実験を行い、モデルの汎用性と適応能力が厳密に検証されました。
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