論文の概要: Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00225v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 23:42:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:05:55.803421
- Title: Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?
- Title(参考訳): 大規模な言語モデルを探索や展開に使用するべきか?
- Authors: Keegan Harris, Aleksandrs Slivkins,
- Abstract要約: 探索・探索トレードオフに直面した意思決定エージェントを支援するために,大規模言語モデルの能力を評価する。
現在のLLMは、しばしば利用に苦労するが、小規模タスクのパフォーマンスを大幅に改善するために、コンテキスト内緩和が用いられる可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.562545113247666
- License:
- Abstract: We evaluate the ability of the current generation of large language models (LLMs) to help a decision-making agent facing an exploration-exploitation tradeoff. We use LLMs to explore and exploit in silos in various (contextual) bandit tasks. We find that while the current LLMs often struggle to exploit, in-context mitigations may be used to substantially improve performance for small-scale tasks. However even then, LLMs perform worse than a simple linear regression. On the other hand, we find that LLMs do help at exploring large action spaces with inherent semantics, by suggesting suitable candidates to explore.
- Abstract(参考訳): 探索・探索のトレードオフに直面した意思決定エージェントを支援するため,次世代の大規模言語モデル (LLM) の能力を評価する。
LLMを使って様々な(コンテキストの)バンディットタスクのサイロを探索し、活用する。
現在のLLMは、しばしば利用に苦労するが、小規模タスクのパフォーマンスを大幅に改善するために、コンテキスト内緩和が用いられる可能性がある。
しかし、それでもLLMは単純な線形回帰よりも性能が劣る。
一方、LLMは、固有意味論による大きなアクション空間の探索に役立ち、探索に適した候補を提案する。
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