論文の概要: STRUX: An LLM for Decision-Making with Structured Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12583v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 14:01:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:18.063642
• Title: STRUX: An LLM for Decision-Making with Structured Explanations
• Title（参考訳）: STRUX:構造化説明付き意思決定用LLM
• Authors: Yiming Lu, Yebowen Hu, Hassan Foroosh, Wei Jin, Fei Liu,
• Abstract要約: STRUXと呼ばれる新しいフレームワークを導入し、構造化された説明を提供することでLCMの意思決定を強化する。 STRUXは、キーファクトの簡潔なテーブルに長い情報を蒸留することから始まる。 次に、これらの事実のどれが重要かを決定するために一連の自己回帰ステップを使用し、特定の決定に関して、それらが好ましいか悪いかのどちらかに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.518955158367305
• License:
• Abstract: Countless decisions shape our daily lives, and it is paramount to understand the how and why behind these choices. In this paper, we introduce a new LLM decision-making framework called STRUX, which enhances LLM decision-making by providing structured explanations. These include favorable and adverse facts related to the decision, along with their respective strengths. STRUX begins by distilling lengthy information into a concise table of key facts. It then employs a series of self-reflection steps to determine which of these facts are pivotal, categorizing them as either favorable or adverse in relation to a specific decision. Lastly, we fine-tune an LLM to identify and prioritize these key facts to optimize decision-making. STRUX has been evaluated on the challenging task of forecasting stock investment decisions based on earnings call transcripts and demonstrated superior performance against strong baselines. It enhances decision transparency by allowing users to understand the impact of different factors, representing a meaningful step towards practical decision-making with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 意思決定は私たちの日常生活を形作るものであり、これらの選択の背景にある方法と理由を理解することが最重要である。 本稿では、構造化された説明を提供することにより、LSMの意思決定を強化するSTRUXと呼ばれる新しいLCM意思決定フレームワークを提案する。 これらには、決定に関連する好ましくない事実と、それぞれの強みが含まれる。 STRUXは、キーファクトの簡潔なテーブルに長い情報を蒸留することから始まる。 次に、これらの事実のどれが重要かを決定するために一連の自己回帰ステップを使用し、特定の決定に関して、それらが好ましいか悪いかのどちらかに分類する。 最後に、LLMを微調整して、意思決定を最適化するためにこれらの重要な事実を特定し、優先順位付けします。 STRUXは、決算報告に基づいて株式投資決定を予測し、強力なベースラインに対して優れたパフォーマンスを示すという課題について評価されてきた。 ユーザが異なる要因の影響を理解することによって、意思決定の透明性を高め、LCMによる実践的な意思決定に向けた重要なステップを示す。

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