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Large Language Models Play StarCraft II: Benchmarks and A Chain of Summarization Approach
・MetaGPTでStarCraft IIというゲームをクリアさせるための研究。リアルタイム性が問題であるため要約の連鎖法（CoS法）が新規性の一つ。すごい。2024年。
>まとめの連鎖は、過剰なAPIコールの必要性を大幅に減らし、時間を節約するだけでなく、LLMのゲーム理解力と戦略的能力を著しく向上させました。これにより、LLMはStarCraft IIのような複雑なシナリオに対して、戦略的なレベルで分析、判断、戦略立案を行うことができました
・ってことで、APIコールと時間も節約して素晴らしい。
・あと、コンテキスト長が非常に重要であったので、GPT-4よりも、GPT3.5-Turbo-16kの方が勝っていることについても言及。
・人間に依存するルールベースであるため、「階層的な強化学習」を取り入れたいと書いてある。
・miniGPTでは視覚言語モデルで進歩したものって書いてあったので、これもWebアクセシビリティ解析に使えるかもしれない。要調査TODO
・メモリの制限で、2段階の要約しかできないので、短期記憶と長期記憶のどちらにも対応できていないって書かれている。ここんところもう少し詳しく言及してほしかった。
・Appendix、なげーーーー
