«`html
Исследование конкуренции с использованием агентов на основе больших языковых моделей
Конкуренция имеет значительное влияние на человеческие общества, воздействуя на экономику, социальные структуры и технологии. Традиционное исследование конкуренции, основанное на эмпирических исследованиях, ограничено доступом к данным и лишено деталей на микроуровне. Моделирование на основе агентов (ABM) возникло как способ преодоления этих ограничений, развиваясь от агентов на основе правил к агентам на основе машинного обучения. Однако эти подходы все еще сталкиваются с трудностями в точном моделировании сложного человеческого поведения. Появление больших языковых моделей (LLM) позволило создавать автономных агентов для социальных симуляций.
Применение искусственного интеллекта в анализе конкуренции
Недавние исследования изучали агентов на основе LLM в различных средах, но специальные исследования, касающиеся динамики конкуренции, остаются редкими. Это препятствует полному пониманию конкуренции в различных областях.
Недавние достижения в области ABM, усиленные LLM, революционизировали социальные симуляции. Отметим проект Generative Agent, который создал основополагающую платформу для разработки агентов, и исследования, изучающие распространение информации, системы рекомендаций и макроэкономические среды. Значительные успехи также были достигнуты в симуляциях совместного сотрудничества.
Тем не менее, исследования механизмов конкуренции с использованием агентов на основе LLM остаются ограниченными. Существующие исследования исследовали сценарии аукционов и корпоративной конкуренции, но не смогли адекватно смоделировать сложные конкурентные среды и тщательно проанализировать конкурентное поведение и эволюцию системы.
CompeteAI: Революционный фреймворк для изучения динамики конкуренции
Исследователи из Университета науки и технологий Китая, Microsoft Research, Университета Уильяма и Мэри, Института технологий Джорджии и Карнеги-Меллон представляют CompeteAI, комплексный фреймворк для изучения динамики конкуренции между агентами на основе LLM.
Фреймворк включает выбор среды, настройку, выполнение симуляции и анализ. Используя GPT-4, исследователи разработали симуляцию виртуального города с ресторанами и клиентскими агентами. Ресторанные агенты конкурируют за привлечение клиентов, способствуя непрерывной эволюции и инновациям. Клиентские агенты, с разнообразными характеристиками, действуют в качестве судей, выбирая рестораны и оставляя отзывы. Такая настройка позволяет подробно изучить конкурентное поведение и эволюцию системы.
Помимо этого, основным компонентом фреймворка является создание конкурентной среды с тщательно разработанными конкурентами, судьями и взаимодействиями. Ограничения, такие как ресурсные ограничения для конкурентов или финансовые ограничения для судей, имеют важное значение для успеха. Дизайн вдохновлен теорией зависимости от ресурсов, где конкуренция за ресурсы влияет на организационное поведение и стратегии.
Практическая реализация
Для преодоления вызовов практической реализации исследователи разработали комплексную систему управления рестораном с API, позволяющую текстовым агентам на основе LLM эффективно взаимодействовать с симулированной средой. Система включает разнообразные характеристики клиентов и их отношения, чтобы вызвать более реалистичное конкурентное поведение.
Исследователи провели эксперименты с 9 запусками для индивидуальных клиентов и 6 запусками для групповых клиентов. Анализ охватил как микроуровень, так и макроуровень.
Результаты показали сложное поведение агентов на основе LLM в рамках фреймворка CompeteAI. Агенты продемонстрировали контекстное восприятие, анализировав сценарии от «поверхностного» до «глубокого». Они использовали классические стратегии рынка, включая дифференциацию, имитацию, ориентацию на клиента и социальное обучение. Решения клиентов были повлияны несколькими факторами, причем «удовлетворение потребностей» было решающим для всех.
Макроуровень выявил несколько значительных явлений в симулированной конкурентной среде. Динамика стратегии продемонстрировала сложное взаимодействие дифференциации и имитации между конкурирующими ресторанами. Был замечен эффект Мэтью, где начальные преимущества привели к длительному успеху одного ресторана за счет положительных обратных связей. Интересно, что группировка клиентов уменьшила явление «победитель забирает все», происходившее реже для групповых клиентов (16,7%) по сравнению с индивидуальными клиентами (66,7%). Важнее всего, конкуренция последовательно улучшала общее качество продукции.
Эти результаты демонстрируют сложную динамику конкуренции между агентами на основе LLM и предоставляют понимание рыночных поведений, принятия решений клиентов и влияния конкуренции на качество обслуживания в симулированных средах.
CompeteAI представляет инновационный подход к изучению динамики конкуренции с использованием агентов на основе LLM. Исследование позволяет выявить сложные поведенческие аспекты агентов, соответствующие классическим экономическим и социологическим теориям. Ключевые выводы включают появление комплексной динамики стратегии, эффекта Мэтью и влияние группировки клиентов на рыночные результаты. Исследование также показывает, что агенты на основе LLM могут эффективно симулировать конкурентные среды, постоянно улучшая качество продукции. Этот инновационный фреймворк предлагает ценные идеи для будущих исследований в области социологии, экономики и человеческого поведения, предоставляя многообещающую платформу для междисциплинарных исследований в контролируемых, реалистичных условиях.
Не забудьте посетить GitHub для получения дополнительной информации. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
«`
