Giriş Yap
  • Ana Sayfa
  • Makaleler
  • Large Language Models Empowered Agent-Based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives

Large Language Models Empowered Agent-Based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives

Araştırma Soruları

  • LLM’lerin ajan tabanlı modelleme ve simülasyonda (ABMS) rolü nedir?
  • LLM entegrasyonu çevre algısı, insan uyumu, eylem üretimi ve değerlendirme konularındaki zorlukları nasıl çözebilir?
  • LLM tabanlı ABMS’in gelecek yönelimleri nelerdir?

Sonuçlar

  • LLM’ler, insan seviyesine yakın zekâ ile yeni bir simülasyon paradigması sunuyor.
  • Geleneksel ABMS’in sınırlamalarını aşarak algı, akıl yürütme, karar verme ve öz-gelişim becerileri kazandırıyor.
  • LLM ajanları özerklik, sosyal etkileşim, çevresel tepkisellik ve proaktiflik özelliklerini doğal olarak karşılıyor.
  • Planlama, bellek ve yansıtma mekanizmalarıyla insan benzeri karmaşık eylemleri simüle edebiliyor.
  • Sosyal, fiziksel, siber ve hibrit alanlarda geniş uygulamalar mevcut.

Bulgular

  • Yeni paradigma: LLM tabanlı ajanlar, insan benzeri planlama ve iletişim kabiliyetiyle ABMS’i dönüştürüyor.

  • Geleneksel sınırlamaları aşma: Parametre ayarlama zorlukları yerine prompt veya ince ayar ile kişiselleştirilebilir heterojenlik sağlıyor.

  • Ajan yetenekleri: Özerklik (autonomy), sosyal beceri (social ability), tepkisellik (reactivity), proaktiflik (proactiveness) doğal olarak gözleniyor.

  • Eylem üretim mekanizmaları: Planlama (görev parçalama), Bellek (deneyim deposu), Yansıtma (geri bildirimle gelişim).

  • Uygulama alanları: Sosyal ağlar, ekonomik sistemler, ulaşım, web davranışları, salgın kontrolü gibi çoklu alanlarda başarıyla kullanılıyor.

  • Açık sorunlar: Hesaplama maliyetleri, karmaşık davranışların değerlendirilebilmesi için eksik benchmark’lar, önyargı ve etik riskler, çoğul ajan senaryolarında güvenilirlik.

  • LLM Modelleri: 5

  • Sentetik Veri: 4

  • Yöntem: 5

  • Hız: 3

  • Etik: 4

  • Doğruluk Oranı: 3

  • Demografi: 2

Bu makale ile ilgili daha detaylı bilgiye ulaşmak isterseniz buraya tıklayarak ilgili makalenin ekine ulaşabilirsiniz.

5 dakikalık okuma

Diğer ilgili yazılarımız

Analyzing Brand Perception in LLMs

LLM’lerin markalara yönelik yanlılık (bias) ve tutarlılık düzeylerinin değerlendirilmesi.

Devamını oku

Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks

LLM ajanlarının insan davranışlarıyla uyumu; demografik bilgiler ve inanç ağları kullanımı ile görüş taklit doğruluğu.

Devamını oku

Can LLMs Capture Human Preferences?

LLM’lerin insan tercihlerini taklit etme yeteneği ve dil ile chain-of-thought yöntemlerinin etkisi.

Devamını oku

Comparing Traditional and LLM-based Search for Consumer Choice: A Randomized Experiment

LLM tabanlı arama sistemlerinin geleneksel aramaya kıyasla verimlilik, doğruluk, kullanıcı algısı ve hata yönetimi üzerindeki etkilerinin incelenmesi ve güven vurgularının rolü.

Devamını oku

Do LLM Agents Exhibit Social Behavior?

LLM’lerin sosyal etkileşimlerdeki davranışları, grup kimliği ve karşılıklılık mekanizmaları ile Chain-of-Thought (CoT) süreçlerinin bu davranışları öngörmedeki rolü.

Devamını oku

Enhancing LLM Decision-Making with Factor Profiles and Analogical Reasoning (DEFINE)

LLM’lerin belirsizlik içeren finansal senaryolarda rasyonel karar verme yetenekleri; faktör profilleri ve tarihsel analoji kullanımı ile karar doğruluğu ve şeffaflığın artırılması.

Devamını oku

Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus?

LLM’lerin davranışsal ekonomi deneylerindeki insan ajanlarını taklit etme kapasitesi; model çeşitliliği, endowment etkisi ve deneylerin yeniden üretilebilirliği.

Devamını oku