大規模言語言語モデルを用いたエージェントベース進化モデルにおける形質表現の拡張

を突然変異や交叉の演算子として利用し，進化計算大規模言語モデル（LLM）の豊かな言語的表現力に創造性とオープンエンド性をもたらす研究があるを活用し，個体間相互作用に関するエージェント[10,11]．Meyersonらは，いくつかのパターンを親とベース進化モデルの形質表現を拡張することで，リしてLLMに入力し，関連する新しいパターンを子アルで複雑な集団の進化ダイナミクスを明らかにす孫として生成する，Few-shotプロンプトに基づく言ることを目的とした2つの研究事例を概説する．一語モデル交叉を提案した[10]．バイナリビット列，つは協力行動に関する多様な性格特性の進化であ文章，方程式，テキストから画像へのプロンプト，り，自然言語で記述した高次の心理・認知特性とそPythonコードの進化に成功している．の行動をLLMを用いて進化モデルに盛り込む試み一方，社会集団の進化に対するモデルアプローチである．もう一つは，LLMを用いて単語に関連すでは，従来，進化ゲーム論等の数理生物学や，計算る話し言葉を生成することで，無限に生じる会話ト社会学・エージェントベースモデル（以下ABM）等ピック選好性の文化進化を表現する試みである．この計算論的手法を用いた抽象的な枠組みに基づいてれらを通して，LLMによる言語表現に基づく多様議論がされ，普遍的な知見がもたらされてきた．しで複雑な形質進化から示唆される社会進化ダイナミかし，前述のように大規模言語モデルが生み出すよクスについて論ずる．うな，多様な言語表現に基づく行動規則や，無限に生じる語彙のような自然言語の持つ複雑さをモデル