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YuLan-OneSim: Towards the Next Generation of Social Simulator with Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Lei Wang, Heyang Gao, Xiaohe Bo, Xu Chen, Ji-Rong Wen

概要

YuLan-OneSimは、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントを活用して人間の社会的行動をシミュレートする新しい社会シミュレータです。既存の研究と比較して、コードなしで自然言語の相互作用でシナリオを生成および修正することができ、経済、社会学、政治など8つの分野50の基本シナリオを提供します。外部フィードバックにより、LLMを微調整してシミュレーション品質を向上させ、最大10万人のエージェントを処理できる拡張性を備えています。また、研究テーマの提示だけで、シミュレーション環境の構築、結果分析、技術報告書の作成、レビューまで自動化するAI社会研究者の機能を提供します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
コードを書かずに自然言語で社会シミュレーションシナリオを作成および修正可能
さまざまな分野を網羅する50の基本シナリオを提供することでアクセシビリティを向上
外部フィードバックベースのLLM微調整によるシミュレーション品質の向上
最大100,000エージェントまで処理可能な高いスケーラビリティ
AI社会研究者機能による社会科学研究プロセスの自動化
Limitations:
LLMベースのシミュレーションの精度と信頼性の追加検証が必要
AI社会研究者の結果解釈と報告書作成の正確性と客観性の評価が必要
特定の分野に偏った結果の導出可能性
大規模シミュレーションによるコンピューティングリソース消費の問題
自然言語処理の制限によるシナリオエラーの発生の可能性
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