AgreeMate: Teaching LLMs to Haggle

📄 arXiv: 2412.18690v1 📥 PDF

作者: Ainesh Chatterjee, Samuel Miller, Nithin Parepally

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-12-24

备注: 15 pages, 22 figures, 6 tables

💡 一句话要点

AgreeMate：利用大型语言模型进行自然语言议价策略训练

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言处理 大型语言模型 议价策略 提示工程 微调 注意力机制 智能体 谈判

📋 核心要点

  1. 现有谈判策略模型难以有效利用自然语言进行复杂议价，缺乏对语义信息的深入理解。
  2. AgreeMate框架通过提示工程、微调和思维链提示，使LLM能够理解并生成更具策略性的谈判语言。
  3. 实验表明，AgreeMate框架显著提升了LLM在议价场景中的性能，并能有效关注语义关系。

📝 摘要（中文）

我们提出了AgreeMate，一个用于训练大型语言模型（LLMs）通过自然语言执行策略性价格谈判的框架。我们将最新的进展应用于谈判场景，其中两个智能体（即买方或卖方）使用自然语言，通过粗略的动作对商品进行议价。具体来说，我们展示了大型语言模型在解耦（模块化）议价架构中作为智能体时的性能。我们证明，使用提示工程、微调和思维链提示可以提高模型性能，并通过新颖的指标进行定义。我们使用注意力探测来展示模型在谈判过程中对token之间语义关系的关注。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何训练大型语言模型（LLMs）进行有效的自然语言议价的问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或简单的策略，缺乏对复杂语义信息的理解和利用，导致议价策略不够灵活和高效。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs强大的自然语言理解和生成能力，通过提示工程、微调和思维链提示等技术，使LLMs能够学习并执行更具策略性的议价行为。通过解耦议价架构，将议价过程分解为多个模块，从而更好地控制和优化每个模块的性能。

技术框架：AgreeMate框架采用解耦的模块化架构，包含以下主要模块：1) 语言理解模块：负责理解对方的议价语言，提取关键信息；2) 策略决策模块：根据当前状态和对方信息，制定议价策略；3) 语言生成模块：将议价策略转化为自然语言表达。LLM被用作这些模块的核心组件，并通过提示工程和微调进行优化。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLMs应用于自然语言议价任务，并提出了一套有效的训练框架AgreeMate。通过提示工程、微调和思维链提示，显著提升了LLMs在议价场景中的性能。此外，论文还提出了新的评估指标来衡量议价策略的有效性。与现有方法相比，AgreeMate能够更好地理解和利用自然语言信息，从而制定更具策略性的议价方案。

关键设计：论文使用了多种提示工程技术，例如思维链提示，引导LLM进行更深入的推理。微调过程使用了特定的议价数据集，并设计了相应的损失函数来优化LLM的议价能力。注意力探测技术被用于分析LLM在议价过程中对不同token的关注程度，从而更好地理解LLM的决策过程。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，AgreeMate框架能够显著提升LLM在议价场景中的性能。使用提示工程、微调和思维链提示后，模型在议价成功率和收益方面均取得了显著提升。注意力探测结果表明，模型能够有效关注语义关系，从而做出更明智的决策。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

AgreeMate框架可应用于各种在线交易平台、商务谈判和客户服务等领域。通过自动化议价过程，可以提高交易效率，降低人工成本，并为用户提供更个性化的议价体验。未来，该技术有望应用于更复杂的谈判场景，例如国际贸易和法律协商。

📄 摘要（原文）

We introduce AgreeMate, a framework for training Large Language Models (LLMs) to perform strategic price negotiations through natural language. We apply recent advances to a negotiation setting where two agents (i.e. buyer or seller) use natural language to bargain on goods using coarse actions. Specifically, we present the performance of Large Language Models when used as agents within a decoupled (modular) bargaining architecture. We demonstrate that using prompt engineering, fine-tuning, and chain-of-thought prompting enhances model performance, as defined by novel metrics. We use attention probing to show model attention to semantic relationships between tokens during negotiations.