論文の概要: Matching Markets Meet LLMs: Algorithmic Reasoning with Ranked Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04478v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 21:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.441067
• Title: Matching Markets Meet LLMs: Algorithmic Reasoning with Ranked Preferences
• Title（参考訳）: LLMとのマッチング市場:アルゴリズム的推論とランク付けされた選好
• Authors: Hadi Hosseini, Samarth Khanna, Ronak Singh,
• Abstract要約: 私たちは、リソース割り当てやライドシェアリングといったアプリケーションを支える中核的なフレームワークであるマッチング市場について研究しています。 我々は、嗜好に基づく推論タスクの階層構造に基づいて、いくつかの最先端モデルを評価する。 驚くべきことに、先進的な推論を持つトップパフォーマンスモデルでさえ、大きな市場の不安定性を解決するのに苦労している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.277072346419748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of Large Language Models (LLMs) has driven progress in reasoning tasks -- from program synthesis to scientific hypothesis generation -- yet their ability to handle ranked preferences and structured algorithms in combinatorial domains remains underexplored. We study matching markets, a core framework behind applications like resource allocation and ride-sharing, which require reconciling individual ranked preferences to ensure stable outcomes. We evaluate several state-of-the-art models on a hierarchy of preference-based reasoning tasks -- ranging from stable-matching generation to instability detection, instability resolution, and fine-grained preference queries -- to systematically expose their logical and algorithmic limitations in handling ranked inputs. Surprisingly, even top-performing models with advanced reasoning struggle to resolve instability in large markets, often failing to identify blocking pairs or execute algorithms iteratively. We further show that parameter-efficient fine-tuning (LoRA) significantly improves performance in small markets, but fails to bring about a similar improvement on large instances, suggesting the need for more sophisticated strategies to improve LLMs' reasoning with larger-context inputs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の台頭は、プログラム合成から科学的仮説生成まで、推論タスクの進歩を駆り立てている。 我々は、リソース割り当てやライドシェアリングといったアプリケーションを支える中核的なフレームワークであるマッチング市場について研究する。 我々は、安定マッチング生成から不安定検出、不安定解決、きめ細かい嗜好クエリに至るまで、選好に基づく推論タスクの階層に基づく最先端モデルを評価し、ランク付けされた入力を扱う際の論理的およびアルゴリズム的制限を体系的に公開する。 驚くべきことに、先進的な推論を持つトップパフォーマンスモデルでさえ、大きな市場の不安定性を解決するのに苦労し、しばしばブロックペアを特定したり、アルゴリズムを反復的に実行するのに失敗する。 さらに、パラメータ効率のよい微調整(LoRA)は、小市場における性能を著しく向上させるが、大規模インスタンスでも同様の改善をもたらすことはなく、より大きなコンテキスト入力によるLLMの推論を改善するためのより洗練された戦略の必要性が示唆されている。

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