Resumen: Este estudio evalúa y extiende los hallazgos realizados por Piatti et al., Quien introdujo Govsim, un marco de simulación diseñado para evaluar las capacidades cooperativas de toma de decisiones de modelos de idiomas grandes (LLM) en escenarios de recursos compartidos. Al replicar experimentos clave, validamos las afirmaciones con respecto al rendimiento de modelos grandes, como GPT-4-Turbo, en comparación con los modelos más pequeños. También se examina el impacto del principio de universalización, con resultados que muestran que los modelos grandes pueden lograr una cooperación sostenible, con o sin el principio, mientras que los modelos más pequeños fallan sin él. Además, proporcionamos múltiples extensiones para explorar la aplicabilidad del marco a nuevas configuraciones. Evaluamos modelos adicionales, como Deepseek-V3 y GPT-4O-Mini, para probar si el comportamiento cooperativo se generaliza en diferentes arquitecturas y tamaños de modelos. Además, presentamos nuevas configuraciones: creamos un entorno heterogéneo de múltiples agentes, estudiamos un escenario utilizando instrucciones japonesas y exploramos un “entorno inverso” donde los agentes deben cooperar para mitigar las distribuciones de recursos nocivos. Nuestros resultados confirman que el punto de referencia se puede aplicar a nuevos modelos, escenarios e idiomas, ofreciendo información valiosa sobre la adaptabilidad de las LLM en tareas cooperativas complejas. Además, el experimento que involucra sistemas heterogéneos de agentes múltiples demuestra que los modelos de alto rendimiento pueden influir en los de menor rendimiento para adoptar comportamientos similares. Este hallazgo tiene implicaciones significativas para otras aplicaciones basadas en agentes, lo que potencialmente permite un uso más eficiente de los recursos computacionales y contribuyendo al desarrollo de sistemas cooperativos de IA más efectivos.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 14 de mayo de 2025.
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