Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy

  • Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy [38.6]
    大規模言語モデル(LLM)を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークについて紹介する。 VacSim ワクチンは,1) 人口統計データに基づくエージェントの集団のインスタンス化,2) ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し,社会的ダイナミクスと疾患関連情報の関数としてワクチンの態度をモデル化すること,3) ワクチンの根絶を緩和するための様々な公衆衛生介入の設計と評価を行う。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Wed, 12 Mar 2025 02:54:15 GMT)
  • LLM based Agentsで社会(ワクチンへの態度)をシミュレーションできるか、という研究。「Our results demonstrate that certain LLMs, such as Qwen-2.5-7B-Instruct and Llama-3-8B-Instruct, capture nuanced interactions among agent demographics, social influences, and policy scenarios. These models successfully pass both global and local consistency checks, suggesting that generative agents could become valuable tools for exploring how policy interventions might shape public attitudes.」、「Models such as Claude-3.5-Haiku and Phi-3.5-mini-instruct reveal inconsistencies that compromise simulation desiderata.」と解釈は悩ましい。このモデルサイズでまっとうな反応ができるのか疑問(Leakの影響が懸念される)だが、リアルなシミュレーションが可能なら面白い結果。
  • リポジトリはGitHub – abehou/VacSim: Public code repository for VacSim: A generative multi-agent simulation for vaccine hesitancy.とのこと

YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation 

  • YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation [134.5]
    YuEはLLaMA2アーキテクチャに基づいたオープンファンデーションモデルのファミリーである。 歌詞のアライメント、コヒーレントな音楽構造、適切な伴奏を伴う声楽メロディを維持しながら、最大5分間の音楽を生成する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Tue, 11 Mar 2025 17:26:50 GMT)
  • オープンな音楽生成基盤モデルYuEの提案。マルチリンガルな(日本語を含む)歌詞で歌っているデモソングが面白い。かなりのクオリティのモデルが「The YuE model (including its weights) is now released under the Apache License, Version 2.0. We do not make any profit from this model, and we hope it can be used for the betterment of human creativity.」で公開されているのは凄い。
  • デモサイトはYuE、リポジトリはGitHub – multimodal-art-projection/YuE: YuE: Open Full-song Music Generation Foundation Model, something similar to Suno.ai but open

Personalized Generation In Large Model Era: A Survey

  • Personalized Generation In Large Model Era: A Survey [90.8]
    大規模モデルの時代には、コンテンツ生成は徐々にパーソナライズドジェネレーション(PGen)へとシフトしている。 本報告では,PGen に関する総合的な調査を行い,この急速に成長する分野における既存研究について考察する。 複数のモダリティにまたがるPGen研究をブリッジすることで、この調査は知識共有と学際的コラボレーションを促進する貴重な情報源となる。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Tue, 04 Mar 2025 13:34:19 GMT)
  • Personalized Generation (PGen)のサーベイ、様々なモダリティを対象にしている。
  • 最後の表を見ると様々な研究が数多くあることが分かる。。

Self-Taught Self-Correction for Small Language Models

  • Self-Taught Self-Correction for Small Language Models [16.5]
    本研究は,自己生成データのみを用いた反復的微調整により,小言語モデル(SLM)における自己補正を探索する。 複数のアルゴリズム設計選択を組み込んだ自己学習自己補正アルゴリズム(STaSC)を導入する。 質問応答タスクの実験結果から,STaSCは自己補正を効果的に学習し,性能が大幅に向上することが示された。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Tue, 11 Mar 2025 17:57:44 GMT)
  • STaRに自己補正を様々組み込んだSelf-Taught Self-Correction (STaSC)の提案。
  • リポジトリはGitHub – VityaVitalich/STASC: [ICLR 2025 SSI-FM] Self-Taught Self-Correction for Small Language Models