LLM-gestützte ABM-Modellierung

Das Paper präsentiert ein innovatives Hybridmodell (HALE), das große Sprachmodelle (LLMs) zur Vorhersage menschlichen Verhaltens in Agenten-basierten Modellen (ABM) nutzt. Diese Methode überwindet die traditionelle Einschränkung statischer Voraussetzungen und ermöglicht eine dynamische Anpassung an real-time Veränderungen, was für politische Entscheidungsfindung von großer Bedeutung ist. Der Fokus liegt auf der Simulation des COVID-19-Ausbruchs in Salt Lake County.