STRUX：用于结构化解释决策的大语言模型

无数决策塑造了我们日常生活的方方面面，理解这些选择背后的方式与原因至关重要。本文介绍了一种新的大语言模型决策框架，名为 STRUX，通过提供结构化解释来增强 LLM 的决策能力。这些解释包括与决策相关的有利因素和不利因素，以及它们各自的优势。STRUX 开始通过将冗长信息提炼为关键事实的简洁表格来进行信息压缩。随后，它采用一系列自反思步骤来确定这些事实中哪些是关键的，将其按与特定决策的正面或负面关系进行分类。最后，我们对 LLM 进行微调，以识别和优先排序这些关键事实，以优化决策。STRUX 在基于收益报告记录预测股票投资决策这一具有挑战性的任务上进行了评估，表现优于强基准模型。它通过允许用户理解不同因素的影响，增强了决策的透明度，标志着大语言模型向实用决策迈出了重要一步。