論文の概要: Select-Then-Decompose: From Empirical Analysis to Adaptive Selection Strategy for Task Decomposition in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17922v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 07:28:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.352017
• Title: Select-Then-Decompose: From Empirical Analysis to Adaptive Selection Strategy for Task Decomposition in Large Language Models
• Title（参考訳）: Select-Then-Decompose:実験分析から大規模言語モデルにおけるタスク分割のための適応的選択戦略へ
• Authors: Shuodi Liu, Yingzhuo Liu, Zi Wang, Yusheng Wang, Huijia Wu, Liuyu Xiang, Zhaofeng He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論と計画能力を示している。 既存のタスク分解手法は、主にメモリ、ツールの使用、フィードバックメカニズムに重点を置いており、特定のドメインで顕著な成功を収めている。 本稿では,選択,実行,検証の3段階からなる閉ループ問題解決プロセスを確立するSelect-Then-Decompose戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.680653602372647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning and planning capabilities, driving extensive research into task decomposition. Existing task decomposition methods focus primarily on memory, tool usage, and feedback mechanisms, achieving notable success in specific domains, but they often overlook the trade-off between performance and cost. In this study, we first conduct a comprehensive investigation on task decomposition, identifying six categorization schemes. Then, we perform an empirical analysis of three factors that influence the performance and cost of task decomposition: categories of approaches, characteristics of tasks, and configuration of decomposition and execution models, uncovering three critical insights and summarizing a set of practical principles. Building on this analysis, we propose the Select-Then-Decompose strategy, which establishes a closed-loop problem-solving process composed of three stages: selection, execution, and verification. This strategy dynamically selects the most suitable decomposition approach based on task characteristics and enhances the reliability of the results through a verification module. Comprehensive evaluations across multiple benchmarks show that the Select-Then-Decompose consistently lies on the Pareto frontier, demonstrating an optimal balance between performance and cost. Our code is publicly available at https://github.com/summervvind/Select-Then-Decompose.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、タスク分解に関する広範な研究を推進し、顕著な推論と計画能力を示した。 既存のタスク分解方法は、主にメモリ、ツールの使用、フィードバックメカニズムに焦点を当て、特定のドメインで顕著な成功を収めるが、パフォーマンスとコストのトレードオフを見落としていることが多い。 本研究ではまず,タスクの分解に関する総合的な調査を行い,6つの分類手法を同定する。 そこで我々は,課題分解の性能とコストに影響を与える3つの要因,すなわちアプローチのカテゴリ,タスクの特徴,分解と実行モデルの構成を実証的に分析し,三つの重要な洞察を明らかにし,実践原則の集合を要約する。 この分析に基づいて,選択,実行,検証の3段階からなる閉ループ問題解決プロセスを確立するSelect-Then-Decompose戦略を提案する。 この戦略は,タスク特性に基づいて最適分解手法を動的に選択し,検証モジュールを通じて結果の信頼性を向上させる。 複数のベンチマークの総合的な評価は、セレクト・Then-Decomposeが一貫してパレート・フロンティアにあり、パフォーマンスとコストの最適なバランスを示すことを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/summervvind/Select-Then-Decomposeで公開されています。

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