論文の概要: DeLLMa: A Framework for Decision Making Under Uncertainty with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02392v2
• Date: Sun, 9 Jun 2024 05:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 03:49:29.580052
• Title: DeLLMa: A Framework for Decision Making Under Uncertainty with Large Language Models
• Title（参考訳）: DeLLMa: 大規模言語モデルによる不確実性の下での意思決定のためのフレームワーク
• Authors: Ollie Liu, Deqing Fu, Dani Yogatama, Willie Neiswanger,
• Abstract要約: DeLLMaは不確実な環境での意思決定の精度を高めるために設計されたフレームワークである。 DeLLMaは主要な言語モデルの意思決定性能を継続的に向上し、競合する手法に比べて最大40%の精度向上を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.77731889916652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The potential of large language models (LLMs) as decision support tools is increasingly being explored in fields such as business, engineering, and medicine, which often face challenging tasks of decision-making under uncertainty. In this paper, we show that directly prompting LLMs on these types of decision-making problems can yield poor results, especially as the problem complexity increases. To aid in these tasks, we propose DeLLMa (Decision-making Large Language Model assistant), a framework designed to enhance decision-making accuracy in uncertain environments. DeLLMa involves a multi-step scaffolding procedure, drawing upon principles from decision theory and utility theory, to provide a rational and human-auditable decision-making process. We validate our framework on multiple realistic decision-making environments, demonstrating that DeLLMa can consistently enhance the decision-making performance of leading language models, and achieve up to a 40% increase in accuracy over competing methods.
• Abstract（参考訳）: 意思決定支援ツールとしての大規模言語モデル(LLM)の可能性は、ビジネス、エンジニアリング、医療など、不確実性の下で意思決定の困難な課題に直面している分野において、ますます探究されている。 本稿では,このような意思決定問題に対して LLM を直接的に促すことは,特に問題複雑性が増大するにつれて,結果の低下を招きかねないことを示す。 これらのタスクを支援するために,不確実な環境での意思決定精度を高めるためのフレームワークであるDeLLMa(Decision-making Large Language Model Assistant)を提案する。 DeLLMaは、意思決定理論とユーティリティ理論の原理に基づく多段階の足場作成手順を伴い、合理的で人為的な意思決定プロセスを提供する。 我々は,複数の現実的な意思決定環境におけるフレームワークの検証を行い,DeLLMaが主要な言語モデルの意思決定性能を継続的に向上し,競合する手法よりも40%の精度で達成できることを実証した。

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