Современный мир стремительно развивается благодаря достижениям искусственного интеллекта, предоставляя новые инструменты для решения сложнейших задач. Одной из наиболее перспективных областей в ИИ является использование больших языковых моделей (LLM) для принятия решений в условиях неопределённости. В этом контексте проект DeLLMa — Decision Making Under Uncertainty with Large Language Models — предлагает инновационный подход, объединяющий классическую теорию принятия решений и мощь LLM. Неоспоримым преимуществом DeLLMa является возможность значительно повысить точность и качество решений, что особенно актуально для таких областей, как бизнес, сельское хозяйство, медицина и финансы, где неопределённость и сложность задач стоят на первом месте. Идея использования больших языковых моделей для поддержки принятия решений возникает неслучайно: эти модели демонстрируют впечатляющую способность обрабатывать огромные объёмы текстовой информации и формировать осмысленные ответы.
Однако в традиционном варианте прямое применение LLM к сложным задачам принятия решений подвержено ошибкам и низкой точности особенно при увеличении сложности условия задачи. DeLLMa преодолевает это ограничение с помощью многоступенчатого процесса рассуждения, который интегрирует передовые методы масштабирования выводов и опирается на принципы классической теории решений и теории полезности. Такой подход позволяет получить не только более точный результат, но и прозрачный, подкреплённый логикой, что важно для человеческой оценки корректности решений. Основные этапы работы системы DeLLMa продуманы таким образом, чтобы эффективно обработать задачу с учётом ограниченной информации и неопределённости окружающей среды. Сначала происходит выявление неизвестных состояний или факторов, влияющих на итоговое решение на основании описания проблемы и целей пользователя.
Далее осуществляется прогнозирование значений этих неизвестных состояний с использованием контекстной информации. После этого формируется функция полезности, которая отражает конкретные цели и предпочтения пользователя, что является критически важным для обеспечения соответствия решения ожиданиям и интересам конечного пользователя. Завершающим этапом является выбор варианта действия, максимизирующего ожидаемую полезность, что и формирует итоговое решение. Одна из особенностей DeLLMa — построение и анализ внутреннего дерева решений, обеспечение которое позволяет не только вычислять, но и визуализировать процесс оценки каждой альтернативы с учётом различных исходов и возможностей. Это значительно помогает в понимании и проверке сделанных моделей и выводов человеком, что крайне важно для укрепления доверия к таким системам и внедрения их в практику.
В области сельского хозяйства проект DeLLMa показал высокую эффективность на практике. Используя данные бианнальных отчётов Министерства сельского хозяйства США о состоянии фруктового рынка, а также статистику по ценам и урожайности, система помогала в планировании выращивания фруктов на следующий год. Анализ производился на семи основных фруктах: яблоке, авокадо, винограде, грейпфруте, лимоне, персике и груше. Каждая задача постановки выбора учитывала все возможные комбинации фруктов и сопоставляла их с динамикой цен и урожайности, прогнозируя будущую полезность в терминах произведения цены и урожайности. Результаты показали, что все варианты DeLLMa существенно превосходили традиционные методы, при этом лучшей оказалась версия с ранжированием пар состояние-действие, что подтверждает важность полной и комплексной оценки различных сценариев.
Вторая область применения — финансовые инвестиции, в частности выбор акций с целью максимизации прибыли за определённый период. Для этого анализировались данные по 7 акциям, включая такие компании, как AMD, Disney, GameStop, Google, Meta, Nvidia и SPY, с учётом их ценовой динамики за два года. Контекстом послужили систематизированные сведения с Yahoo Finance, без использования прямых исторических данных, чтобы побудить модель использовать более глубокие знания и общие принципы рынка. Задача заключалась в выборе оптимального портфеля акций для покупки в начале декабря и продажи в конце месяца с максимальной доходностью. Опыт показал, что DeLLMa, особенно в варианте Top1, превосходит базовые методы, демонстрируя способность моделей к комплексному анализу и оптимальному выбору даже в условиях высокой неопределённости и волатильности.
Преимущества подхода DeLLMa можно оценить и в более широком контексте. Во-первых, применение классической теории решений и теории полезности совместно с возможностями LLM делает процесс принятия решений как более эффективным, так и более обоснованным. Во-вторых, многоступенчатый процесс рассуждений позволяет нивелировать ошибки, возникающие при поверхностном анализе, а масштабирование вычислений во время инференции даёт дополнительный прирост к качество решений. Кроме того, важным аспектом является возможность аудита и интерпретации этапов принятия решения, что повышает доверие пользователей и способствует адаптации к реальным требованиям различных индустрий. Помимо практических заслуг, DeLLMa предлагает новое направление исследований в области искусственного интеллекта и принятия решений.
Сочетание методов ИИ с проверенными теоретическими моделями открывает путь для создания более сложных, универсальных и надёжных систем поддержки принятия решений, способных работать в реальном времени и быстро адаптироваться к изменяющейся информации и бизнес-среде. Несмотря на впечатляющие достижения, внедрение DeLLMa и подобных систем в повседневные процессы сталкивается с некоторыми вызовами. Во-первых, требует значительного вычислительного ресурса, особенно при масштабировании вывода. Во-вторых, необходимо постоянно улучшать и адаптировать функции полезности и модели прогнозирования, учитывая специфику конкретных задач и пользовательских требований. Наконец, важно обеспечить надёжность и безопасность информации при использовании систем ИИ в критически важных сферах, таких как медицина или финансы.
Развитие таких систем, как DeLLMa, способствует переходу от интуитивного и эмпирического принятия решений к более научно обоснованному и автоматизированному процессу. Интеграция с существующими цифровыми платформами, повышение прозрачности алгоритмов и обучение пользователей работе с ИИ-инструментами станут важными этапами на пути к массовому принятию подобных технологий. В заключении стоит отметить, что DeLLMa представляет собой значительный шаг вперёд в технологии принятия решений под неопределённостью с помощью больших языковых моделей. Его успешные применения в сельском хозяйстве и финансах подтверждают высокий потенциал и универсальность подхода. Благодаря использованию классической теории решений и современных методов ИИ, DeLLMa открывает новые горизонты для повышения качества, скорости и обоснованности принимаемых решений в различных профессиональных областях.
В будущем развитие подобных систем обещает сделать процессы принятия решений более интеллектуальными и адаптивными, что будет способствовать эффективности бизнеса, устойчивому развитию и улучшению качества жизни в целом.
