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[4J1-GS-5-04] 複数の大規模言語モデルによるオープンワールドマルチタスクエージェント
キーワード：大規模言語モデル、マルチタスクエージェント
近年, 大規模言語モデルを用いたマルチタスクエージェントについての研究が盛んである. 特に, オープンワールド環境でのマルチタスクエージェントの開発は, 一般的に有能な人工知能に向けた重要なマイルストーンの一つとみなされている. 本論文では, オープンワールド環境でのマルチタスクエージェントに対して，複数の大規模言語モデルを用いた新たなアプローチを提案する. 提案手法では, 複数の大規模言語モデルに実行計画を生成させ, その中から最も良い計画を大規模言語モデルに選択させる. 評価実験により, 低難易度のタスクにおけるタスク成功率に関して, 30%程度の向上が確認された.
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