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Large Language Models as Innovators: A Framework to Leverage Latent Space Exploration for Novelty Discovery

Created by
  • Haebom

作者

Mateusz Bystro nski, Miko{\l}aj Ho{\l}ysz, Grzegorz Piotrowski, Nitesh V. Chawla, Tomasz Kajdanowicz

概要

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の創造的なアイデア生成能力の限界を克服するためのモデル - エグノスティック潜在空間アイデア生成フレームワークを提案する。既存のドメイン特有のヒューリスティックまたは構造化プロンプトパイプライン方式とは異なり、この研究は、手作業の規則なしに、さまざまなドメイン、入力形式、および創造的な作業に簡単に適用できる連続的な埋め込みスペースの検索を介して制御可能でスケーラブルな創造性を可能にします。この論文では、この方法の初期段階のプロトタイプを紹介し、概念的なフレームワークと人間-AIコラボレーションのための汎用共同アイデアコンストラクタとしての可能性を示す予備的な結果を提示します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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モデル - エグノスティックアプローチを通じて、さまざまなLLMとドメインに適用可能な創造的なアイデアを作成するフレームワークを提示します。
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手作業規則なしで連続的な埋め込み空間探索を介して制御可能で拡張可能な創造性を確保する可能性を提示する。
◦
人間-AIコラボレーションのためのユニバーサル共同アイデアコンストラクタとしての可能性を確認します。
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Limitations：
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初期段階のプロトタイプとして、実際の適用と性能検証に関するさらなる研究が必要です。
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潜在空間探索の効率と最適化のためのさらなる研究の必要性
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提案されたフレームワークの一般化性能と、さまざまな創造的なタスクへの適用性に関する追加の実験と分析が必要です。
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