論文の概要: TextBandit: Evaluating Probabilistic Reasoning in LLMs Through Language-Only Decision Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13878v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 19:44:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.505388
• Title: TextBandit: Evaluating Probabilistic Reasoning in LLMs Through Language-Only Decision Tasks
• Title（参考訳）: TextBandit:言語のみの決定タスクによるLLMの確率的推論の評価
• Authors: Jimin Lim, Arjun Damerla, Arthur Jiang, Nam Le,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクを実行する能力がますます高まっていることが示されている。 しかし、不確実性の下でシーケンシャルな決定を行う能力は、自然言語のみを用いて探索されていない。 我々は,LLMが純粋にテキストフィードバックを用いて,マルチアームのバンディット環境と相互作用する新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3546535332022512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown to be increasingly capable of performing reasoning tasks, but their ability to make sequential decisions under uncertainty only using natural language remains underexplored. We introduce a novel benchmark in which LLMs interact with multi-armed bandit environments using purely textual feedback, "you earned a token", without access to numerical cues or explicit probabilities, resulting in the model to infer latent reward structures purely off linguistic cues and to adapt accordingly. We evaluated the performance of four open-source LLMs and compare their performance to standard decision-making algorithms such as Thompson Sampling, Epsilon Greedy, Upper Confidence Bound (UCB), and random choice. While most of the LLMs underperformed compared to the baselines, Qwen3-4B, achieved the best-arm selection rate of 89.2% , which significantly outperformed both the larger LLMs and traditional methods. Our findings suggest that probabilistic reasoning is able to emerge from language alone, and we present this benchmark as a step towards evaluating decision-making capabilities in naturalistic, non-numeric contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクを実行する能力はますます高まっているが、自然言語のみを使用して不確実性の下でシーケンシャルな決定を行う能力は、まだ未熟である。 我々は,LLMが純粋にテキストによるフィードバックを用いてマルチアームのバンディット環境と相互作用し,数値的な手がかりや明示的な確率にアクセスせずに「トークンを得た」という新しいベンチマークを提案し,その結果,潜在報酬構造を純粋に言語的手がかりから推測し,それに応じて適応するモデルを提案した。 我々は、4つのオープンソースLCMの性能を評価し、その性能をトンプソンサンプリング、エプシロングリーディ、アッパー信頼境界(UCB)、ランダム選択などの標準決定アルゴリズムと比較した。 LLMのほとんどはベースラインに比べて性能が劣ったが、Qwen3-4Bは89.2%のベストアーム選択率を達成し、より大きなLLMと従来の方法の両方よりも大幅に向上した。 本研究は,確率論的推論が言語単独で実現可能であることを示唆し,このベンチマークを,自然言語的,非数値的文脈における意思決定能力を評価するためのステップとして提示する。

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