Large Language Models as Innovators: A Framework to Leverage Latent Space Exploration for Novelty Discovery
Created by
Haebom
저자
Mateusz Bystronski, Miko{\l}aj Ho{\l}ysz, Grzegorz Piotrowski, Nitesh V. Chawla, Tomasz Kajdanowicz
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 창의적인 아이디어 생성 능력의 한계를 극복하기 위한 모델-애그노스틱 잠재 공간 아이디어 생성 프레임워크를 제안한다. 기존의 도메인 특화된 휴리스틱이나 구조화된 프롬프트 파이프라인 방식과 달리, 본 연구는 수작업 규칙 없이 다양한 도메인, 입력 형식 및 창의적 작업에 쉽게 적용 가능한 연속적인 임베딩 공간 탐색을 통해 제어 가능하고 확장 가능한 창의성을 가능하게 한다. 본 논문에서는 해당 방법의 초기 단계 프로토타입을 소개하고, 개념적 프레임워크와 인간-AI 협업을 위한 범용 공동 아이디어 생성자로서의 잠재력을 보여주는 예비 결과를 제시한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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모델-애그노스틱 접근 방식을 통해 다양한 LLM과 도메인에 적용 가능한 창의적인 아이디어 생성 프레임워크 제시.
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수작업 규칙 없이 연속적인 임베딩 공간 탐색을 통해 제어 가능하고 확장 가능한 창의성 확보 가능성 제시.
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인간-AI 협업을 위한 범용 공동 아이디어 생성자로서의 잠재력 확인.
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한계점:
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초기 단계 프로토타입으로, 실제 적용 및 성능 검증에 대한 추가 연구 필요.
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잠재 공간 탐색의 효율성 및 최적화 방안에 대한 추가 연구 필요.
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제안된 프레임워크의 일반화 성능 및 다양한 창의적 작업에 대한 적용 가능성에 대한 추가적인 실험 및 분석 필요.
