論文の概要: Efficient Sequential Decision Making with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12125v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 22:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:37:50.958972
• Title: Efficient Sequential Decision Making with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた効率的な逐次決定法
• Authors: Dingyang Chen, Qi Zhang, Yinglun Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の成功を逐次意思決定に拡張することに焦点を当てる。 既存の取り組みは、 (i) 意思決定のための再訓練または微調整 LLM または (ii) 事前訓練された LLM の設計プロンプトのいずれかである。 本稿では,オンラインモデル選択アルゴリズムを活用してLLMエージェントを逐次意思決定に効率的に組み込む手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.083642464977224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on extending the success of large language models (LLMs) to sequential decision making. Existing efforts either (i) re-train or finetune LLMs for decision making, or (ii) design prompts for pretrained LLMs. The former approach suffers from the computational burden of gradient updates, and the latter approach does not show promising results. In this paper, we propose a new approach that leverages online model selection algorithms to efficiently incorporate LLMs agents into sequential decision making. Statistically, our approach significantly outperforms both traditional decision making algorithms and vanilla LLM agents. Computationally, our approach avoids the need for expensive gradient updates of LLMs, and throughout the decision making process, it requires only a small number of LLM calls. We conduct extensive experiments to verify the effectiveness of our proposed approach. As an example, on a large-scale Amazon dataset, our approach achieves more than a $6$x performance gain over baselines while calling LLMs in only $1.5$\% of the time steps.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の成功を逐次意思決定に拡張することに焦点を当てる。 既存の努力も。 一 意思決定のための再訓練又は微調整 LLM (II)事前訓練LSMの設計プロンプト 前者のアプローチは勾配更新の計算負担に悩まされており、後者のアプローチは有望な結果を示さない。 本稿では,LLMエージェントを逐次決定に効率的に組み込むために,オンラインモデル選択アルゴリズムを活用する新しい手法を提案する。 統計的には,従来の意思決定アルゴリズムとバニラLSMエージェントの双方より有意に優れている。 提案手法は,LLMの高コスト勾配更新を回避し,意思決定プロセスを通じて,少数のLLM呼び出ししか必要としない。 提案手法の有効性を検証するため,広範囲な実験を行った。 例えば、大規模なAmazonデータセットでは、私たちのアプローチはベースラインよりも6ドル以上パフォーマンスが向上し、LCMをわずか1.5ドル\%の時間ステップで呼び出すことができます。

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