論文の概要: DeFine: Enhancing LLM Decision-Making with Factor Profiles and Analogical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01772v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 17:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 15:24:19.006121
• Title: DeFine: Enhancing LLM Decision-Making with Factor Profiles and Analogical Reasoning
• Title（参考訳）: DeFine: 因子プロファイルとアナロジカル推論によるLCM意思決定の強化
• Authors: Yebowen Hu, Xiaoyang Wang, Wenlin Yao, Yiming Lu, Daoan Zhang, Hassan Foroosh, Dong Yu, Fei Liu,
• Abstract要約: 複雑なシナリオから確率的因子プロファイルを構築する新しいフレームワークであるDeFineを紹介する。 DeFineは、これらのプロファイルを類似の推論と統合し、同様の過去の経験からの洞察を活用する。 このアプローチは医療相談、交渉、政治討論などの分野で特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.9909472797192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs are ideal for decision-making due to their ability to reason over long contexts and identify critical factors. However, challenges arise when processing transcripts of spoken speech describing complex scenarios. These transcripts often contain ungrammatical or incomplete sentences, repetitions, hedging, and vagueness. For example, during a company's earnings call, an executive might project a positive revenue outlook to reassure investors, despite significant uncertainty regarding future earnings. It is crucial for LLMs to incorporate this uncertainty systematically when making decisions. In this paper, we introduce DeFine, a new framework that constructs probabilistic factor profiles from complex scenarios. DeFine then integrates these profiles with analogical reasoning, leveraging insights from similar past experiences to guide LLMs in making critical decisions in novel situations. Our framework separates the tasks of quantifying uncertainty in complex scenarios and incorporating it into LLM decision-making. This approach is particularly useful in fields such as medical consultations, negotiations, and political debates, where making decisions under uncertainty is vital.
• Abstract（参考訳）: LLMは、長いコンテキストを推論し、重要な要因を特定する能力のため、意思決定に理想的です。 しかし,複雑なシナリオを記述した音声の書き起こしを処理する場合,課題が発生する。 これらの写本は、しばしば非文法的あるいは不完全な文、繰り返し、ヘッジ、曖昧さを含んでいる。 例えば、会社の決算会見の間、幹部は、将来の利益に関して大きな不確実性があるにもかかわらず、投資家を安心させるためにポジティブな収益見通しを予想するかもしれない。 LLMが決定を下す際には、この不確実性を体系的に組み込むことが不可欠である。 本稿では,複雑なシナリオから確率係数プロファイルを構築する新しいフレームワークであるDeFineを紹介する。 DeFineはこれらのプロファイルを類似の推論と統合し、同様の過去の経験からの洞察を活用して、新しい状況における批判的な決定をLCMに導く。 本フレームワークは,複雑なシナリオにおける不確実性を定量化し,LCMの意思決定に組み込むタスクを分離する。 このアプローチは、医療相談、交渉、政治的議論といった分野において特に有用であり、不確実性の下での意思決定が不可欠である。

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