論文の概要: DeFine: Decision-Making with Analogical Reasoning over Factor Profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01772v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 17:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.183317
• Title: DeFine: Decision-Making with Analogical Reasoning over Factor Profiles
• Title（参考訳）: DeFine: 因子プロファイルに関する分析的推論による意思決定
• Authors: Yebowen Hu, Xiaoyang Wang, Wenlin Yao, Yiming Lu, Daoan Zhang, Hassan Foroosh, Dong Yu, Fei Liu,
• Abstract要約: textscDeFine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モジュラーフレームワークである。 次に、これらのプロファイルと類似の推論を統合して、新しい状況における重要な決定をLCMに導く。 このアプローチは、不確実性の下での意思決定が不可欠であるコンサルティングや金融交渉といった分野において特に有用である。
• 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 thanks to their ability to reason over long contexts. However, challenges arise when processing speech transcripts that describe complex scenarios, as they are verbose and include repetition, hedging, and vagueness. E.g., during a company's earnings call, an executive might project a positive revenue outlook to reassure investors, despite uncertainty regarding future earnings. It is crucial for LLMs to incorporate this uncertainty systematically when making decisions. In this paper, we introduce \textsc{DeFine}, a modular framework that constructs probabilistic factor profiles from complex scenarios. It then integrates these profiles with analogical reasoning, leveraging insights from similar past experiences to guide LLMs in making critical decisions in new situations. Our framework separates the tasks of quantifying uncertainty and incorporating it into LLM decision-making. This approach is particularly useful in areas such as consulting and financial deliberation, where making decisions under uncertainty is vital.
• Abstract（参考訳）: LLMは、長いコンテキストで推論できる能力のおかげで、意思決定に最適です。 しかし、複雑なシナリオを記述し、繰り返し、ヘッジ、曖昧さを含む複雑なシナリオを記述した音声書き起こしを処理する場合、課題が発生する。 例えば、会社の決算会見の間、幹部は、将来の利益に関する不確実性にもかかわらず、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的因子プロファイルを構築するモジュラーフレームワークである \textsc{DeFine} を紹介する。 次に、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重要な決定をLCMに導く。 本フレームワークは,不確実性を定量化し,LCM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、不確実性の下での意思決定が不可欠であるコンサルティングや金融交渉といった分野において特に有用である。

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