論文の概要: A Decision-Language Model (DLM) for Dynamic Restless Multi-Armed Bandit Tasks in Public Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14807v4
• Date: Fri, 25 Oct 2024 13:34:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:50.633357
• Title: A Decision-Language Model (DLM) for Dynamic Restless Multi-Armed Bandit Tasks in Public Health
• Title（参考訳）: 公共衛生における動的レスト・マルチアーム・バンディット・タスクのための意思決定言語モデル(DLM)
• Authors: Nikhil Behari, Edwin Zhang, Yunfan Zhao, Aparna Taneja, Dheeraj Nagaraj, Milind Tambe,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ロボット制御とナビゲーションの領域にまたがる包括的な自動プランナーとして登場した。 本稿では,RMAB ポリシーを動的に微調整する RMAB のための決定言語モデル (DLM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.894488663882328
• License:
• Abstract: Restless multi-armed bandits (RMAB) have demonstrated success in optimizing resource allocation for large beneficiary populations in public health settings. Unfortunately, RMAB models lack flexibility to adapt to evolving public health policy priorities. Concurrently, Large Language Models (LLMs) have emerged as adept automated planners across domains of robotic control and navigation. In this paper, we propose a Decision Language Model (DLM) for RMABs, enabling dynamic fine-tuning of RMAB policies in public health settings using human-language commands. We propose using LLMs as automated planners to (1) interpret human policy preference prompts, (2) propose reward functions as code for a multi-agent RMAB environment, and (3) iterate on the generated reward functions using feedback from grounded RMAB simulations. We illustrate the application of DLM in collaboration with ARMMAN, an India-based non-profit promoting preventative care for pregnant mothers, that currently relies on RMAB policies to optimally allocate health worker calls to low-resource populations. We conduct a technology demonstration in simulation using the Gemini Pro model, showing DLM can dynamically shape policy outcomes using only human prompts as input.
• Abstract（参考訳）: レストレス・マルチアーム・バンディット(RMAB)は、公衆衛生における大規模受益者に対する資源配分の最適化に成功している。 残念ながらRMABモデルは、公衆衛生政策の進化に適応する柔軟性に欠けています。 同時に、Large Language Models (LLMs) はロボット制御とナビゲーションの領域にまたがる自動プランナーとして登場した。 本稿では,RMAB に対する決定言語モデル (DLM) を提案する。 LLMを自動プランナーとして用いて、(1)人間の政策選好のプロンプトを解釈し、(2)マルチエージェントRMAB環境のコードとして報酬関数を提案し、(3)基底RMABシミュレーションからのフィードバックを用いて報酬関数を反復する。 インドを拠点とする非営利団体ARMMANと共同で、妊娠中の母親の予防ケアを推進しているDLMの適用について説明する。 我々は,ジェミニ・プロモデルを用いてシミュレーションを行い,人間のプロンプトのみを入力として,DLMが動的に政策成果を形作ることができることを示す。

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