CAMEL: Communicative Agents for ‘Mind’ Exploration of Large Scale Language Model Society

要約

【タイトル】
大規模言語モデル社会の「心」探索のためのコミュニケーションエージェント(CAMEL)

【要約】
本論文は、会話やチャットに基づく言語モデルの急速な発展に伴い、複雑なタスク解決における驚異的な進歩があるが、その成功は会話をガイドするための人間のインプットに重く依存しているため、チャレンジングで時間がかかることがあるとしている。そこで、自律的なコミュニケーション支援のスケーラブルな技術を構築し、彼らの「認知」プロセスに深い洞察を提供することを目的としている。自律的な協力を実現するための課題への取り組みとして、本論文では、役割演技と呼ばれる新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案している。本手法では、インセプションプロンプティングを使用してチャットエージェントをタスク完了に向けてガイドし、人間の意図と一致させながら実行することを目指している。また、本手法がどのように会話型モデルの振る舞いや能力の研究のための会話型データ生成に使われるのかを紹介し、重要なリソースとなることが示されている。本研究の貢献は、新しいコミュニケーションエージェントフレームワークの導入、複数エージェントシステムの協調的な振る舞いと能力の研究に向けたスケーラブルなアプローチの提供、そしてコミュニケーションエージェント及びその他の研究をサポートするための私たちのライブラリのオープンソース化である。本プロジェクトのGitHubリポジトリは、https://github.com/lightaime/camelで公開されている。

要約(オリジナル)

The rapid advancement of conversational and chat-based language models has led to remarkable progress in complex task-solving. However, their success heavily relies on human input to guide the conversation, which can be challenging and time-consuming. This paper explores the potential of building scalable techniques to facilitate autonomous cooperation among communicative agents and provide insight into their ‘cognitive’ processes. To address the challenges of achieving autonomous cooperation, we propose a novel communicative agent framework named role-playing. Our approach involves using inception prompting to guide chat agents toward task completion while maintaining consistency with human intentions. We showcase how role-playing can be used to generate conversational data for studying the behaviors and capabilities of chat agents, providing a valuable resource for investigating conversational language models. Our contributions include introducing a novel communicative agent framework, offering a scalable approach for studying the cooperative behaviors and capabilities of multi-agent systems, and open-sourcing our library to support research on communicative agents and beyond. The GitHub repository of this project is made publicly available on: https://github.com/lightaime/camel.

arxiv情報

著者 Guohao Li,Hasan Abed Al Kader Hammoud,Hani Itani,Dmitrii Khizbullin,Bernard Ghanem
発行日 2023-03-31 01:09:00+00:00
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