Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

DMN-Guided Prompting: A Framework for Controlling LLM Behavior

Created by
  • Haebom

저자

Shaghayegh Abedi, Amin Jalali

개요

본 논문은 지식 집약적 프로세스에서 의사결정 로직 자동화에 대한 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 활용하여, DMN(Decision Model and Notation) 기반 프롬프팅 프레임워크를 제안합니다. 복잡한 의사결정 로직을 작고 관리 가능한 구성 요소로 분해하여 LLM이 구조화된 의사결정 경로를 따라 안내하도록 설계되었습니다. 대학원 수업의 과제 제출 및 피드백 과정에 본 프레임워크를 적용하여 실험을 진행하였으며, CoT(chain-of-thought) 프롬프팅보다 우수한 성능을 보였고, 학생 설문조사에서도 높은 유용성을 인정받았습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
DMN 기반 프롬프팅을 통해 LLM의 의사결정 로직 자동화 성능 향상 가능성 제시.
◦
복잡한 프롬프트 설계의 어려움 해결 및 사용자 친화적인 인터페이스 제공.
◦
실제 교육 환경에서의 적용을 통한 실효성 검증.
◦
CoT 프롬프팅 대비 성능 우위 확인.
◦
학생들의 높은 만족도 확인.
•
한계점:
◦
제한된 교육 환경에서의 사례 연구로 일반화에 대한 추가 검증 필요.
◦
DMN 모델 설계의 복잡성 및 전문 지식 필요성.
◦
다양한 유형의 의사결정 로직 및 LLM에 대한 일반화 가능성 추가 연구 필요.
◦
대규모 데이터셋을 활용한 폭넓은 실험 및 검증 부족.
👍
Made with Slashpage