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초록

영어

Recently, the reasoning and generation capabilities of large-scale language models(LLM) have been used in various fields, especially in negotiation situations where social exchanges occur actively. While most of the existing studies used the model as a participant in negotiations, this paper analyzed the results using various LLMs to see if they could smoothly perform their role as mediators, which are essential beings in negotiations, without additional learning. As a result, it was confirmed that there is no problem in analyzing the flow of conversation without special learning, but various additional structures such as RAG can be used for additional knowledge in the negotiation part.

한국어

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력이나 생성 능력을 이용하여 다양한 분야에서 활용되고 있고, 특히 사회적 교류가 활발히 발생하는 협상 상황에서의 LLM의 능력이 응용되고 있다. 대부분의 기존 연구들에서는 협상의 참여 자로서 모델을 활용하는 반면, 해당 논문에서는 추가적인 학습 없이 협상에서 반드시 필요한 존재인 중재자로써의 역할을 원활하게 수행할 수 있는지 확인해보고자 GPT-4, LLAMA와 같은 LLM을 이용해 그 결과를 분석해보았 다. 그 결과, 특별한 학습 없이도 대화의 흐름을 분석하는데는 문제가 없지만, 협상 부분에서의 추가적인 지식을 위 해서 RAG 등의 다양한 추가 구조를 활용할 수 있음을 확인했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안하는 방법
2.1 협상 시나리오
2.2 데이터 수집 방법
2.3 LLM 에이전트 설계
3. 실험 결과
3.1 GPT 실험 결과
3.2 LLAMA 실험 결과
3.3 논의점
4. 결론 및 향후 연구 방향성
참고문헌

키워드

저자

• 김한뫼 [ Hanmoe Kim | 가천대학교 인공지능학과 ]
• 최아영 [ Ahyoung Choi | 가천대학교 인공지능학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004