論文の概要: LLM-Powered Preference Elicitation in Combinatorial Assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10308v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 17:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:55.948674
• Title: LLM-Powered Preference Elicitation in Combinatorial Assignment
• Title（参考訳）: コンビネーションアサインメントにおけるLLMによる選好緩和
• Authors: Ermis Soumalias, Yanchen Jiang, Kehang Zhu, Michael Curry, Sven Seuken, David C. Parkes,
• Abstract要約: 提案手法は,大規模言語モデル(LLM)を人為的プロキシとして活用し,課題における選好選択(PE)を簡素化するものである。 本稿では,SOTA ML を用いた嗜好推論方式と併用して動作する LLM プロキシのフレームワークを提案する。 コース割当て領域における人間の問合せに対するLLMプロキシの有効性を実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.367432304040662
• License:
• Abstract: We study the potential of large language models (LLMs) as proxies for humans to simplify preference elicitation (PE) in combinatorial assignment. While traditional PE methods rely on iterative queries to capture preferences, LLMs offer a one-shot alternative with reduced human effort. We propose a framework for LLM proxies that can work in tandem with SOTA ML-powered preference elicitation schemes. Our framework handles the novel challenges introduced by LLMs, such as response variability and increased computational costs. We experimentally evaluate the efficiency of LLM proxies against human queries in the well-studied course allocation domain, and we investigate the model capabilities required for success. We find that our approach improves allocative efficiency by up to 20%, and these results are robust across different LLMs and to differences in quality and accuracy of reporting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語モデル (LLM) が人間にとってのプロキシである可能性について検討し, 組合せ代入における選好誘導 (PE) の簡易化について検討した。 従来のPEメソッドは好みを捉えるために反復的なクエリに依存するが、LLMは人間の労力を減らしたワンショットの代替手段を提供する。 本稿では,SOTA ML を用いた嗜好推論方式と併用して動作する LLM プロキシのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、応答の可変性や計算コストの増大など、LLMが導入した新しい課題に対処する。 学習コース割り当て領域において, LLMプロキシのヒトクエリに対する効率を実験的に評価し, 成功に必要なモデル機能について検討した。 提案手法は最大20%のアロケーション効率を向上し, 異なるLCMに対して堅牢であり, 報告の質と精度の相違があることがわかった。

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