論文の概要: LLM-AR: LLM-powered Automated Reasoning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22034v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 21:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.792439
• Title: LLM-AR: LLM-powered Automated Reasoning Framework
• Title（参考訳）: LLM-AR: LLMを利用した自動推論フレームワーク
• Authors: Rick Chen, Joseph Ternasky, Aaron Ontoyin Yin, Xianling Mu, Fuat Alican, Yigit Ihlamur,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はすでにパターンを識別し、推論を効果的に行うことができるが、その変動精度は高い意思決定アプリケーションで採用されている。 本稿では,LLM生成物をProbLog自動推論エンジンによって実行される確率的ルールに分解する,ニューラルシンボリックシステムにインスパイアされたパイプラインLLM-ARを紹介する。 LLM-ARは59.5%の精度と8.7%のリコールを達成し、5.9倍のランダムなベースライン精度を達成し、人間の検査のためのすべての決定経路を公開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can already identify patterns and reason effectively, yet their variable accuracy hampers adoption in high-stakes decision-making applications. In this paper, we study this issue from a venture capital perspective by predicting idea-stage startup success based on founder traits. (i) To build a reliable prediction model, we introduce LLM-AR, a pipeline inspired by neural-symbolic systems that distils LLM-generated heuristics into probabilistic rules executed by the ProbLog automated-reasoning engine. (ii) An iterative policy-evolution loop incorporates association-rule mining to progressively refine the prediction rules. On unseen folds, LLM-AR achieves 59.5% precision and 8.7% recall, 5.9x the random baseline precision, while exposing every decision path for human inspection. The framework is interpretable and tunable via hyperparameters, showing promise to extend into other domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はすでにパターンを識別し、推論を効果的に行うことができるが、その変動精度は高い意思決定アプリケーションで採用されている。 本稿では、創始者の特質に基づくアイデアステージスタートアップの成功を予測し、ベンチャーキャピタリストの観点からこの問題を考察する。 i)信頼性のある予測モデルを構築するために,我々は,LLM生成ヒューリスティックスをProbLog自動推論エンジンによって実行される確率的ルールに置き換えるニューラルシンボリックシステムにインスパイアされたパイプラインLLM-ARを導入する。 (II) 反復的政策進化ループは、関係ルールマイニングを取り入れ、予測規則を段階的に洗練する。 LLM-ARは59.5%の精度と8.7%のリコールを達成し、5.9倍のランダムなベースライン精度を達成し、人間の検査のためのすべての決定経路を公開する。 このフレームワークはハイパーパラメータを通じて解釈可能であり、他のドメインへの拡張を約束する。

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