Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

DMN-Guided Prompting: A Framework for Controlling LLM Behavior

Created by
  • Haebom

作者

Shaghayegh Abedi, Amin Jalali

概要

本稿では、知識集約型プロセスにおける意思決定ロジック自動化のための大規模言語モデル（LLM）の可能性を活用して、DMN（Decision Model and Notation）ベースのプロンプトフレームワークを提案します。複雑な意思決定ロジックを小さく管理可能なコンポーネントに分解し、LLMが構造化された意思決定経路に沿って案内されるように設計されています。大学院授業の課題提出およびフィードバック過程に本フレームワークを適用して実験を進め、CoT(chain-of-thought)プロンプティングより優れた性能を示し、学生アンケートでも高い有用性を認められました。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
DMNベースのプロンプトによるLLMの意思決定ロジック自動化性能の向上の可能性の提示
◦
複雑なプロンプト設計の難しさを解決し、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
◦
実際の教育環境での適用による実効性検証
◦
CoTプロンプトに対するパフォーマンス優位性の確認。
◦
学生の高い満足度を確認。
•
Limitations：
◦
限られた教育環境での事例研究による一般化のためのさらなる検証が必要
◦
DMNモデル設計の複雑さと専門知識の必要性
◦
さまざまなタイプの意思決定ロジックとLLMの一般化可能性のさらなる研究が必要です。
◦
大規模なデータセットを活用した幅広い実験と検証の欠如。
👍
Made with Slashpage