Exploring Large Language Models for Word Games:Who is the Spy?
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저자
Chentian Wei, Jiewei Chen, Jinzhu Xu
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 단어 게임, 특히 "Shei Shi Wo Di" (영어로 "Who is the Spy")에서 효과적으로 활용될 수 있는 방법을 탐구하고, 학습이 필요 없는 프레임워크를 제안합니다. Chain-of-Thought(CoT) 기반 스케줄링 프레임워크를 사용하여 LLM이 역할 단어 추론 및 신원 은폐와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 달성할 수 있도록 합니다. 게임 성공률과 LLM 에이전트의 분석 결과 정확도를 기반으로 프레임워크의 성능을 평가하고, 여러 데이터 세트에서 LLM 성능의 눈에 띄는 향상을 보여주는 실험 결과를 제시합니다. 이 연구는 구조화된 게임 환경 내에서 상황 추론과 사회적 상호 작용을 마스터하는 데 있어 LLM의 잠재력을 강조합니다. 코드는 https://github.com/ct-wei/Who-is-The-Spy 에서 공개적으로 이용 가능합니다.
