論文の概要: Optimal Decision Making Through Scenario Simulations Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06486v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 01:23:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:35:13.530094
• Title: Optimal Decision Making Through Scenario Simulations Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたシナリオシミュレーションによる最適意思決定
• Authors: Sumedh Rasal, EJ Hauer,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な問題へのアプローチと解決の方法を変えました。 本稿では,この能力ギャップを橋渡しする革新的な手法を提案する。 LLMがユーザから複数のオプションとそれぞれのパラメータをリクエストできるようにすることで、動的フレームワークを導入しています。 この関数は提供された選択肢を分析し、潜在的な結果をシミュレートし、最も有利な解を決定するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) has markedly expanded their application across diverse domains, transforming how complex problems are approached and solved. Initially conceived to predict subsequent words in texts, these models have transcended their original design to comprehend and respond to the underlying contexts of queries. Today, LLMs routinely perform tasks that once seemed formidable, such as writing essays, poems, stories, and even developing software code. As their capabilities continue to grow, so too do the expectations of their performance in even more sophisticated domains. Despite these advancements, LLMs still encounter significant challenges, particularly in scenarios requiring intricate decision-making, such as planning trips or choosing among multiple viable options. These tasks often demand a nuanced understanding of various outcomes and the ability to predict the consequences of different choices, which are currently outside the typical operational scope of LLMs. This paper proposes an innovative approach to bridge this capability gap. By enabling LLMs to request multiple potential options and their respective parameters from users, our system introduces a dynamic framework that integrates an optimization function within the decision-making process. This function is designed to analyze the provided options, simulate potential outcomes, and determine the most advantageous solution based on a set of predefined criteria. By harnessing this methodology, LLMs can offer tailored, optimal solutions to complex, multi-variable problems, significantly enhancing their utility and effectiveness in real-world applications. This approach not only expands the functional envelope of LLMs but also paves the way for more autonomous and intelligent systems capable of supporting sophisticated decision-making tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進化は、様々な領域にまたがってアプリケーションを著しく拡張し、複雑な問題へのアプローチと解決の仕方を変えました。 当初、テキスト中の後続の単語を予測するために考案されたこれらのモデルは、クエリの基盤となるコンテキストを理解して応答するように、元の設計を変換した。 現在、LLMはエッセイ、詩、物語、さらにはソフトウェア開発など、かつては恐ろしく思えたタスクを定期的に実行しています。 彼らの能力が拡大し続けるにつれて、より洗練されたドメインでの彼らのパフォーマンスへの期待も高まります。 これらの進歩にもかかわらず、LSMは依然として重大な課題に直面しており、特に計画旅行や複数の実行可能な選択肢の選択など、複雑な意思決定を必要とするシナリオにおいてである。 これらのタスクは、様々な結果の微妙な理解と、LLMの典型的な運用範囲外にある異なる選択の結果を予測する能力を必要とすることが多い。 本稿では,この能力ギャップを橋渡しする革新的な手法を提案する。 LLMがユーザから複数のオプションやパラメータを要求できるようにすることで,意思決定プロセス内に最適化機能を統合する動的フレームワークを導入する。 この関数は、与えられた選択肢を分析し、潜在的な結果をシミュレートし、事前定義された基準のセットに基づいて最も有利な解を決定するように設計されている。 この手法を利用することで、LLMは複雑な多変数問題に対する最適化された最適ソリューションを提供し、実世界のアプリケーションにおけるそれらの実用性と有効性を大幅に向上させることができる。 このアプローチはLLMの機能的包絡を広げるだけでなく、より自律的でインテリジェントなシステムが高度な意思決定タスクをサポートするための道を開く。

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