Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rational Decision-Making Agent with Internalized Utility Judgment

論文の概要: Rational Decision-Making Agent with Internalized Utility Judgment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12519v3
Date: Mon, 09 Jun 2025 00:28:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-10 21:10:46.726809
Title: Rational Decision-Making Agent with Internalized Utility Judgment
Title（参考訳）: 内部的効用判断を伴う合理的意思決定エージェント
Authors: Yining Ye, Xin Cong, Shizuo Tian, Yujia Qin, Chong Liu, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい進歩を示し、従来のNLPアプリケーションを超えて複雑な多段階決定タスクを実行できるエージェントにLLMを開発するための重要な努力を惹きつけている。本稿では,RadAgentを提案する。このRadAgentは,経験探索とユーティリティ学習を含む反復的なフレームワークを通じて,合理性の発展を促進する。 ToolBenchデータセットの実験結果は、RadAgent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）: 88.01612847081677
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable advancements and have attracted significant efforts to develop LLMs into agents capable of executing intricate multi-step decision-making tasks beyond traditional NLP applications. Existing approaches to LLM-based decision-making predominantly build upon the manually-designed external performance metrics to guide the decision-making process. However, reliance on the external performance metrics as prior is problematic in real-world scenarios, where such prior may be unavailable, flawed, or even erroneous. For genuine autonomous decision making, it is imperative for the agent to develop its rationality from its posterior experiences to judge decisions independently. Central to the development of rationality is the construction of an internalized utility judgment, capable of assigning numerical utilities to each decision. This paper proposes RadAgent (Rational Decision-Making Agent), which fosters the development of its rationality through an iterative framework involving Experience Exploration and Utility Learning. Within this framework, Elo-based Utility Construction is devised to assign Elo scores to individual decision steps to judge their utilities via pairwise comparisons. Consequently, these Elo scores guide the decision-making process to derive optimal outcomes. Experimental results on the ToolBench dataset demonstrate RadAgent'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）: 大規模言語モデル (LLM) は目覚ましい進歩を見せており、従来のNLPアプリケーションを超えて複雑な多段階決定タスクを実行できるエージェントにLLMを開発するために多大な努力を払っている。 LLMベースの意思決定への既存のアプローチは、主に手動で設計した外部パフォーマンスメトリクスに基づいて意思決定プロセスを導く。しかし、現実のシナリオでは、そのような事前が利用できない、欠陥がある、あるいは誤っている場合に、以前のように外部のパフォーマンス指標に依存することが問題となる。真の自律的な意思決定には、エージェントが後続の経験から合理性を発達させ、独立して判断を下すことが不可欠である。合理性の発展の中心は、各決定に数値ユーティリティを割り当てることのできる、内部化されたユーティリティ判断の構築である。本稿では,RadAgent(Rational Decision-Making Agent)を提案する。このフレームワークの中で、Eloベースのユーティリティ構築(Utility Construction)は、Eloスコアを個々の意思決定ステップに割り当てて、ペア比較を通じてユーティリティを判断するように設計されている。その結果、これらのエロスコアは意思決定プロセスに最適な結果をもたらす。 ToolBenchデータセットの実験結果は、RadAgentがベースラインよりも優れ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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