LLMマルチエージェント間の相互作用の分析

ば，LLMが生成した回答をLLM自身が見直すこと本研究は，複数の大規模言語モデル（LLM）エーで，タスクの精度が向上するというものがある[3]．ジェントが協力してタスクを実行するマルチエーこれに関連する社会心理学の研究として，人間のグジェント（MA）アプローチを，社会心理学的な観ループによる問題解決では，競合仮説を構築したり点から分析することを目的とする．人間同士の相互仮説の根拠を問いただしたりすることが重要である作用が問題解決に与える影響に関する理論であるという報告がある[4]．Steiner’stheoryに基づき，LLMのMAアプローチのまた，社会心理学とLLMとの関係性を分析したエージェント間の相互作用を類型化し，新たな評価先行研究としてはZhangらの研究[5]があり，LLM指標を設計した．複数のタスクとMAフレームワーエージェントが人間に似た社会的行動を示し，協調クにおいて各評価指標を計測し，誤った考えの伝播作業において効果的な協力が可能であることを示唆がグループ全体の結論に悪影響を及ぼすことを明している．らかにした．また，MAによって単一エージェントしかし，我々の興味である，MAの問題解決能力（SA）では現れなかった意見が出ることや，誤ったがどういう条件でどのような理由で向上するのかと意見が出たときに正しい意見を提示することが性能いう問題については未解決である．特に，LLM同向上につながるかはタスクやフレームワークに依存士の相互作用に焦点を当て，どのような相互作用がすることが分かった．MAの性能に影響を及ぼすのかについては未だ十分に明らかになっていない．社会心理学において，複