コレクティブLLMダイナミクスの数理分析

抄録

本研究では、多数の大規模言語モデル（LLM）エージェント間の対話を通じて生じる集団全体の対話ダイナミクスを数理的に分析する。合意形成タスクを分析対象とした。既存の統計力学モデルを拡張し、対話現象の重要な側面（言語コミュニケーションの不確実性、信念状態の推論、記憶、相手の選択など）を取り入れた新しいマイクロマクロモデルを開発した。このモデルを用いて、エージェントの特性、ネットワークの構造などの要素が、エージェントの心的状態、共有される情報、対話内容の分布のダイナミクスにどのように影響するかを、統計力学、複雑ネットワーク理論、パーコレーション理論に基づく指標を用いて分析した。この分析により、言語コミュニケーションに基づく社会のダイナミクスを理解するための重要な洞察が得られた。