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DMN-Guided Prompting: A Low-Code Framework for Controlling LLM Behavior

Created by
  • Haebom

저자

Shaghayegh Abedi, Amin Jalali

개요

본 논문은 지식 집약적 프로세스에서 의사결정 논리를 자동화하는 데 있어 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력과 프롬프트 전략 및 품질의 중요성을 강조합니다. 기존 프롬프트 기반 접근 방식의 한계를 극복하기 위해, 의사결정 모델 및 표기법(DMN)을 활용한 프롬프팅 프레임워크를 제시합니다. DMN을 통해 복잡한 의사결정 논리를 작고 관리 가능한 구성 요소로 분해하여 LLM이 구조화된 의사결정 경로를 따르도록 유도하는 방식입니다. 대학원 수업 과제 및 피드백 지침을 DMN 모델로 표현하여 실험을 진행하였으며, 기존의 Chain-of-Thought(CoT) 프롬프팅보다 우수한 성능을 보였고, 학생들의 설문조사 결과도 긍정적이었습니다.

시사점, 한계점

시사점:
DMN 기반 프롬프팅 프레임워크가 LLM을 이용한 의사결정 자동화의 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여줌.
복잡한 의사결정 논리를 명확하고 구조적으로 표현하여 LLM의 성능을 개선 가능.
사용자 친화적인 DMN 인터페이스를 통해 전문가가 아닌 사용자도 LLM 기반 의사결정 시스템을 쉽게 활용 가능.
실제 교육 환경에서의 적용을 통해 실용성과 효과성을 검증.
한계점:
DMN 모델 생성 및 관리에 대한 추가적인 노력이 필요할 수 있음.
제시된 프레임워크의 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요.
특정 과제 및 교육 환경에 국한된 실험 결과로, 다른 영역으로의 일반화에는 추가적인 검증이 필요.
DMN 모델의 복잡성이 증가할 경우 프레임워크의 효율성이 저하될 가능성 존재.
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