Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Hướng dẫn bằng DMN: Khung kiểm soát hành vi LLM

Created by
  • Haebom

Tác giả

Shaghayegh Abedi, Amin Jalali

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một khuôn khổ gợi ý dựa trên Mô hình Quyết định và Ký hiệu (DMN), tận dụng tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để tự động hóa logic quyết định trong các quy trình đòi hỏi kiến ​​thức chuyên sâu. Nó được thiết kế để phân tích logic quyết định phức tạp thành các thành phần nhỏ, dễ quản lý, hướng dẫn LLM theo một lộ trình quyết định có cấu trúc. Các thí nghiệm đã được tiến hành để áp dụng khuôn khổ này vào quy trình nộp bài tập và phản hồi trong các lớp học sau đại học, chứng minh hiệu suất vượt trội so với gợi ý chuỗi suy nghĩ (CoT), và các khảo sát sinh viên cũng xác nhận tính khả dụng cao của nó.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày khả năng cải thiện hiệu suất tự động hóa logic quyết định trong LLM thông qua nhắc nhở dựa trên DMN.
◦
Giải quyết những thách thức trong việc thiết kế lời nhắc phức tạp và cung cấp giao diện thân thiện với người dùng.
◦
Xác nhận hiệu quả thông qua việc áp dụng vào môi trường giáo dục thực tế.
◦
Đã Xác nhận lợi thế về hiệu suất so với nhắc nhở CoT.
◦
Xác nhận mức độ hài lòng cao của sinh viên.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác nhận thêm về khả năng khái quát thông qua các nghiên cứu điển hình trong bối cảnh giáo dục hạn chế.
◦
Độ Phức tạp và chuyên môn cần thiết để thiết kế mô hình DMN.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa của các loại logic quyết định và LLM khác nhau.
◦
Thiếu thử nghiệm và xác thực rộng rãi bằng cách sử dụng các tập dữ liệu lớn.
👍
Made with Slashpage