論文の概要: PlanU: Large Language Model Decision Making through Planning under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18442v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 09:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.233541
• Title: PlanU: Large Language Model Decision Making through Planning under Uncertainty
• Title（参考訳）: PlanU:不確実性下での計画による大規模言語モデル決定
• Authors: Ziwei Deng, Mian Deng, Chenjing Liang, Zeming Gao, Chennan Ma, Chenxing Lin, Haipeng Zhang, Songzhu Mei, Cheng Wang, Siqi Shen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな意思決定タスクにまたがって研究されている。 LLMは、人間にとって比較的容易な不確実性の下で意思決定タスクに苦労することがある。 モンテカルロ木探索における不確実性を捉えるLLMベースのプランニング手法であるPlanUを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.52550377318156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly being explored across a range of decision-making tasks. However, LLMs sometimes struggle with decision-making tasks under uncertainty that are relatively easy for humans, such as planning actions in stochastic environments. The adoption of LLMs for decision-making is impeded by uncertainty challenges, such as LLM uncertainty and environmental uncertainty. LLM uncertainty arises from the stochastic sampling process inherent to LLMs. Most LLM-based Decision-Making (LDM) approaches address LLM uncertainty through multiple reasoning chains or search trees. However, these approaches overlook environmental uncertainty, which leads to poor performance in environments with stochastic state transitions. Some recent LDM approaches deal with uncertainty by forecasting the probability of unknown variables. However, they are not designed for multi-step decision-making tasks that require interaction with the environment. To address uncertainty in LLM decision-making, we introduce PlanU, an LLM-based planning method that captures uncertainty within Monte Carlo Tree Search (MCTS). PlanU models the return of each node in the MCTS as a quantile distribution, which uses a set of quantiles to represent the return distribution. To balance exploration and exploitation during tree search, PlanU introduces an Upper Confidence Bounds with Curiosity (UCC) score which estimates the uncertainty of MCTS nodes. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of PlanU in LLM-based decision-making tasks under uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな意思決定タスクにまたがって研究されている。 しかし、LSMは確率的環境における計画行動など、人間にとって比較的容易な不確実性の下で意思決定タスクに苦労することがある。 意思決定におけるLCMの導入は、LCMの不確実性や環境不確実性といった不確実性の問題によって妨げられている。 LLMの不確実性は、LLM固有の確率的サンプリングプロセスから生じる。 LLMベースの意思決定(LDM)アプローチは、複数の推論チェーンや探索ツリーを通じてLCMの不確実性に対処する。 しかし、これらのアプローチは環境の不確実性を見落とし、確率的状態遷移を伴う環境での性能が低下する。 最近のLCMアプローチでは、未知変数の確率を予測することによって不確実性を扱う。 しかし、環境との相互作用を必要とする多段階の意思決定タスクのためには設計されていない。 LLM決定の不確実性に対処するため,モンテカルロ木探索 (MCTS) における不確実性を把握するLLMベースのプランニング手法であるPlanUを導入する。 PlanUは、MCTS内の各ノードの戻りを量子分布としてモデル化する。 木探索における探索と利用のバランスをとるため、PlanUはCuriosity (UCC) スコア付きアッパー信頼境界を導入し、MCTSノードの不確実性を推定する。 広範囲な実験を通じて,不確実性を考慮した意思決定作業におけるPlanUの有効性を実証した。

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