論文の概要: Ask and You Shall Receive (a Graph Drawing): Testing ChatGPT's Potential to Apply Graph Layout Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08819v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 04:26:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 11:41:22.498339
• Title: Ask and You Shall Receive (a Graph Drawing): Testing ChatGPT's Potential to Apply Graph Layout Algorithms
• Title（参考訳）: ask and you shall receive (a graph drawing): chatgptのグラフレイアウトアルゴリズムの適用可能性をテストする
• Authors: Sara Di Bartolomeo, Giorgio Severi, Victor Schetinger, Cody Dunne
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、嵐によって世界を席巻した。 LLMの膨大なデータから学習し、複雑な操作を適用する能力は、興味深いグラフ描画結果をもたらす可能性がある。 自然言語の仕様により、より広い範囲のユーザにとって、データの視覚化がよりアクセスしやすく、ユーザフレンドリになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.328414568667037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently taken the world by storm. They can generate coherent text, hold meaningful conversations, and be taught concepts and basic sets of instructions - such as the steps of an algorithm. In this context, we are interested in exploring the application of LLMs to graph drawing algorithms by performing experiments on ChatGPT. These algorithms are used to improve the readability of graph visualizations. The probabilistic nature of LLMs presents challenges to implementing algorithms correctly, but we believe that LLMs' ability to learn from vast amounts of data and apply complex operations may lead to interesting graph drawing results. For example, we could enable users with limited coding backgrounds to use simple natural language to create effective graph visualizations. Natural language specification would make data visualization more accessible and user-friendly for a wider range of users. Exploring LLMs' capabilities for graph drawing can also help us better understand how to formulate complex algorithms for LLMs; a type of knowledge that could transfer to other areas of computer science. Overall, our goal is to shed light on the exciting possibilities of using LLMs for graph drawing while providing a balanced assessment of the challenges and opportunities they present. A free copy of this paper with all supplemental materials required to reproduce our results is available on https://osf.io/n5rxd/?view_only=f09cbc2621f44074810b7d843f1e12f9
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は最近、嵐で世界を席巻した。 一貫性のあるテキストを生成し、意味のある会話をし、アルゴリズムのステップのような概念と基本的な命令セットを教えることができる。 この文脈では、ChatGPTで実験を行うことにより、グラフ描画アルゴリズムにLLMを適用することに興味がある。 これらのアルゴリズムは、グラフ視覚化の可読性を改善するために使用される。 LLMの確率的性質は、アルゴリズムを正しく実装する上での課題であるが、LLMの膨大なデータから学習し、複雑な操作を適用する能力は、興味深いグラフ描画結果をもたらす可能性があると考えている。 例えば、限られたコーディングバックグラウンドを持つユーザは、シンプルな自然言語を使って効率的なグラフ視覚化を作成できるでしょう。 自然言語仕様は、より広い範囲のユーザに対して、データの可視化をよりアクセスしやすく、ユーザフレンドリにする。 グラフ描画のためのLLMの能力を探ることもまた、LLMの複雑なアルゴリズムの定式化の仕方をより理解するのに役立ちます。 私たちのゴールは、グラフ描画にLLMを使うことのエキサイティングな可能性と、それらがもたらす課題と機会をバランスよく評価することにあります。 結果の再現に必要なすべての補足材料を備えたこの論文の無償コピーはhttps://osf.io/n5rxd/? view_only=f09cbc2621f44074810b7d843f1e12f9

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