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

要約

チャットベースの言語モデルの急速な進歩により、複雑なタスクの解決が目覚ましく進歩しました。
ただし、その成功は会話を導く人間の入力に大きく依存しており、これは困難で時間がかかる場合があります。
この論文は、コミュニケーションエージェント間の自律的な協力を促進するためのスケーラブルな技術を構築する可能性を探求し、エージェントの「認知」プロセスについての洞察を提供します。
自律的な協力を達成するという課題に対処するために、ロールプレイング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ます。
私たちのアプローチには、開始プロンプトを使用して、人間の意図との一貫性を維持しながらチャット エージェントをタスクの完了に導くことが含まれます。
エージェント社会の行動と能力を研究するための会話データを生成するためにロールプレイングを使用する方法を紹介し、会話言語モデルを調査するための貴重なリソースを提供します。
特に、マルチエージェント環境における指示・フォロー協力に関する包括的な研究を行っています。
私たちの貢献には、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、マルチ エージェント システムの協調動作と機能を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供、コミュニケーション エージェントなどの研究をサポートするためのライブラリのオープンソース化などが含まれます: https://github.com/
らくだあい/らくだ。

要約(オリジナル)

The rapid advancement of 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 provides 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 a society of agents, providing a valuable resource for investigating conversational language models. In particular, we conduct comprehensive studies on instruction-following cooperation in multi-agent settings. 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: https://github.com/camel-ai/camel.

arxiv情報

著者 Guohao Li,Hasan Abed Al Kader Hammoud,Hani Itani,Dmitrii Khizbullin,Bernard Ghanem
発行日 2023-11-02 17:34:57+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG, cs.MA パーマリンク