論文の概要: An Interpretable Automated Mechanism Design Framework with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12203v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:33:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:40.250285
• Title: An Interpretable Automated Mechanism Design Framework with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた解釈可能な自動メカニズム設計フレームワーク
• Authors: Jiayuan Liu, Mingyu Guo, Vincent Conitzer,
• Abstract要約: メカニズムは長い間経済理論の基盤であり、伝統的なアプローチは数学的導出に依存してきた。 支払いとアロケーションを設計するために、ニューラルネットワークを使った微分経済学を含む最近の自動化アプローチが出現している。 コード生成タスクとしてメカニズム設計を再構築する新しいフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.89126917895188
• License:
• Abstract: Mechanism design has long been a cornerstone of economic theory, with traditional approaches relying on mathematical derivations. Recently, automated approaches, including differentiable economics with neural networks, have emerged for designing payments and allocations. While both analytical and automated methods have advanced the field, they each face significant weaknesses: mathematical derivations are not automated and often struggle to scale to complex problems, while automated and especially neural-network-based approaches suffer from limited interpretability. To address these challenges, we introduce a novel framework that reformulates mechanism design as a code generation task. Using large language models (LLMs), we generate heuristic mechanisms described in code and evolve them to optimize over some evaluation metrics while ensuring key design criteria (e.g., strategy-proofness) through a problem-specific fixing process. This fixing process ensures any mechanism violating the design criteria is adjusted to satisfy them, albeit with some trade-offs in performance metrics. These trade-offs are factored in during the LLM-based evolution process. The code generation capabilities of LLMs enable the discovery of novel and interpretable solutions, bridging the symbolic logic of mechanism design and the generative power of modern AI. Through rigorous experimentation, we demonstrate that LLM-generated mechanisms achieve competitive performance while offering greater interpretability compared to previous approaches. Notably, our framework can rediscover existing manually designed mechanisms and provide insights into neural-network based solutions through Programming-by-Example. These results highlight the potential of LLMs to not only automate but also enhance the transparency and scalability of mechanism design, ensuring safe deployment of the mechanisms in society.
• Abstract（参考訳）: メカニズムデザインは長い間、数学的導出に依存した伝統的なアプローチによって、経済理論の基盤となった。 最近では、支払いやアロケーションを設計する手段として、ニューラルネットワークを使った微分経済学を含む自動アプローチが登場している。 数学的導出は自動化されておらず、しばしば複雑な問題にスケールするのに苦労するが、自動化された、特に神経ネットワークに基づくアプローチは限定的な解釈可能性に悩まされる。 これらの課題に対処するために、コード生成タスクとしてメカニズム設計を再構成する新しいフレームワークを導入する。 大規模言語モデル(LLM)を用いて、コードで記述されたヒューリスティックなメカニズムを生成し、それを進化させ、いくつかの評価指標を最適化し、問題固有の修正プロセスを通じて重要な設計基準(例えば、戦略保護性)を保証します。 この修正プロセスは、設計基準に違反するメカニズムが、パフォーマンス指標のトレードオフがあるにもかかわらず、それらを満たすように調整されることを保証する。 これらのトレードオフは、LLMベースの進化過程において決定される。 LLMのコード生成能力は、新しい、解釈可能なソリューションの発見を可能にし、メカニズム設計のシンボリックロジックと現代のAIの生成力をブリッジする。 厳密な実験を通じて,LLM生成機構が従来の手法に比べて高い解釈性を提供しながら,競争性能を実現することを示した。 特に,我々のフレームワークは,既存の手動設計機構を再発見し,プログラミング・バイ・例示によるニューラル・ネットワーク・ベースのソリューションに関する洞察を提供する。 これらの結果は,LLMの自動化だけでなく,機構設計の透明性と拡張性の向上,社会における機構の安全な展開を確実にする可能性を強調している。

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