DeLLMa：一种基于大型语言模型进行不确定性决策的框架

Feb, 2024

DeLLMa：一种基于大型语言模型进行不确定性决策的框架

DeLLMa: A Framework for Decision Making Under Uncertainty with Large Language Models

Ollie Liu, Deqing Fu, Dani Yogatama, Willie Neiswanger

TL;DR大型语言模型（LLM）在商业、工程和医学等领域日益广泛应用。本文提出了 DeLLMa（不确定环境下的决策型大型语言模型助手）框架，通过多步骤的脚手架过程，绘制决策理论和效用理论的原则，提供一种优化且可由人类审查的决策过程，从而显著提高 LLM 的决策性能，使准确率提高了 40%。

Abstract

large language models (LLMs) are increasingly used across society, including in domains like business, engineering, and medicine. These fields often grapple with decision-making under →

large language models decision-making uncertainty dellma accuracy

发现论文，激发创造

LanguageMPC: 大规模语言模型作为自动驾驶决策者

利用大型语言模型作为决策组件，通过认知路径和行为翻译算法实现在复杂的自治驾驶场景中对人类常识的综合推理，将大型语言模型的决策与低级控制器无缝集成，通过参数矩阵适应实现行为指令的执行，在单一和多车辆任务中均优于基准方法，具备常识推理能力，进一步推进复杂自动驾驶场景中的安全性、高效性、泛化性和互操作性。

Oct, 2023

大规模语言模型的高效顺序决策

本论文提出了一种新的方法，利用在线模型选择算法在序列决策中高效地整合 LLM 代理，统计上显著优于传统决策算法和普通 LLM 代理，计算上避免了 LLM 梯度更新的高昂代价，并且在整个决策过程中只需要少量 LLM 调用。

Jun, 2024

大型语言模型用于动态数字孪生中的可解释决策

利用大型语言模型为动态数据驱动型数字孪生提供可解释性平台，利用领域专业知识库生成系统决策的自然语言解释。以智能农业为案例进行了研究。

May, 2024

利用大型语言模型进行集体决策

利用大型语言模型 (LLMs) 管理会话和平衡个体偏好，以促进集体决策，并应用于公司会议安排。

Nov, 2023

LLM 辅助决策的决定因素

通过对大型语言模型辅助决策的影响因素进行综合文献分析，本研究提供了一种结构概述和详细分析，探讨了技术、心理和决策特定的决策影响因素，同时通过多个应用场景展示了这些影响因素对决策过程的影响，并提出了一种依赖框架来系统化这些因素之间的相互作用。研究发现，信任或依赖语言模型、用户的心理模型以及信息处理的特征是影响语言模型辅助决策过程的重要方面，这些发现对于提高人工智能合作中的决策质量、增强用户和组织的能力以及设计更有效的语言模型接口至关重要，并为后续对语言模型辅助决策的决策影响因素的实证研究奠定了基础。

Feb, 2024

利用大型语言模型支持混合工作场所决策

大型语言模型在混合工作环境中的工作空间选择中，可以提供决策支持和工作空间建议的能力。

Feb, 2024

用于可解释和可争议决策的论证型大型语言模型

通过引入辩证推理方法，使用大语言模型（LLMs）构建论证框架，从而使 LLMs 的决策能够被自然地解释和争辩，通过在声称验证的决策任务中的实验，我们证明了辩论性 LLMs 的有效性，结果竞争力强于同类技术。

May, 2024

知识增强大型语言模型的原则框架

这篇论文介绍了一个严格设计的框架，用于创建能够有效锚定知识并采用闭环推理过程的大型语言模型，以提升其进行深入分析的能力，同时解剖了该框架的组成部分对模型性能的贡献，从而为改进推理能力提供了理论保证。

Nov, 2023

自省提示：用于上下文决策的大型语言模型

本研究利用自省式提示 (Introspective Tips) 促进了大型语言模型 (Large Language Models) 的自我优化，从学习过程中的经验、集成专家演示和跨越多种游戏等三种方面提高决策性能，却不调整 LMM 参数，结论在 TextWorld 超过 100 个游戏中都表现出优异的结果。

May, 2023

语言模型是可对齐的决策者：数据集和医疗分诊领域的应用

医学分级决策中的决策者属性的使用和大型语言模型作为道德决策者的应用研究。

Jun, 2024