論文の概要: Large Language Model as Autonomous Decision Maker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12519v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 03:11:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 15:35:48.686776
• Title: Large Language Model as Autonomous Decision Maker
• Title（参考訳）: 自律意思決定者としての大規模言語モデル
• Authors: Yining Ye, Xin Cong, Yujia Qin, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
• Abstract要約: 本稿では, JuDec による大規模言語モデル (LLM) を自己判断能力で実現するためのアプローチを提案する。 具体的には、JuDecでは、Eloベースのセルフアジャッジメントメカニズムは、Eloのスコアを決定ステップに割り当てて、その値とユーティリティを判断するように設計されている。 ToolBenchデータセットの実験結果は、JuDecがベースラインよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.24072000982876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) exhibit impressive language understanding and in-context learning abilities, their decision-making ability still heavily relies on the guidance of task-specific expert knowledge when solving real-world tasks. To unleash the potential of LLMs as autonomous decision makers, this paper presents an approach JuDec to endow LLMs with the self-judgment ability, enabling LLMs to achieve autonomous judgment and exploration for decision making. Specifically, in JuDec, Elo-based Self-Judgment Mechanism is designed to assign Elo scores to decision steps to judge their values and utilities via pairwise comparisons between two solutions and then guide the decision-searching process toward the optimal solution accordingly. Experimental results on the ToolBench dataset demonstrate JuDec's superiority over baselines, achieving over 10% improvement in Pass Rate on diverse tasks. It offers higher-quality solutions and reduces costs (ChatGPT API calls), highlighting its effectiveness and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な言語理解と文脈内学習能力を示すが、その意思決定能力は実際のタスクを解く際のタスク固有の専門家知識のガイダンスに大きく依存している。 自律的意思決定者としてのLLMの可能性を解き明かすため,本論文では,自己判断能力を備えた JuDec による LLM の自律的判断と意思決定のための探索を可能にする手法を提案する。 具体的には、judecにおいて、eloベースの自己判断機構は、eloスコアを決定ステップに割り当て、2つの解をペアで比較し、それに応じて決定探索プロセスを最適な解へと導くように設計されている。 toolbenchデータセットの実験結果は、judecがベースラインよりも優れていることを示し、さまざまなタスクでパスレートが10%以上向上していることを示している。 高品質なソリューションを提供し、コストを削減する(ChatGPT APIコール)。

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