このブログ記事では、エネルギー供給チェーンモデルにおける個々のエージェントの核心的意思決定メカニズムを大規模言語モデル(LLMs)が駆動する実験的なシミュレーションを紹介しています。従来のエージェントベースモデル(ABMs)があらかじめ決められたルールに依存していたのに対し、私たちのアプローチではLLMsを活用して、より微妙でダイナミックなエージェントの行動を可能にしました。
この方法論では、市場の圧力、規制の変更、企業文化や環境意識といった集団行動へのAIドリブンエージェントの反応を探求することができます。また、リアルな適応型の行動をシミュレートできるため、従来の数理モデルでは表現できない人間の意思決定の複雑さに対処できます。
AWSによるスケーラブルなクラウドアーキテクチャの実装から、実験的な枠組みの設計に至るまで技術的課題が検討され、レイヤー化されたAI技術が複雑なシステムや意思決定プロセスの理解を深める可能性を示すことを目標としています。
興味を持たれた方々は、私たちのGitHubリポジトリで詳細を探索し、このコンセプトを発展させるために貢献していただければ幸いです。
出典 : Simulating complex systems with LLM-driven agents: leveraging AWS ParallelCluster for scalable AI experiments https://aws.amazon.com/blogs/hpc/simulating-complex-systems-with-llm-driven-agents-leveraging-aws-parallelcluster-for-scalable-ai-experiments/