論文の概要: DisasterResponseGPT: Large Language Models for Accelerated Plan of
Action Development in Disaster Response Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17271v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 19:24:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-03 14:12:49.962978
- Title: DisasterResponseGPT: Large Language Models for Accelerated Plan of
Action Development in Disaster Response Scenarios
- Title（参考訳）: disasterresponsegpt: 災害対応シナリオにおける行動開発計画の高速化のための大規模言語モデル
- Authors: Vinicius G. Goecks, Nicholas R. Waytowich
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を利用して有効な行動計画を生成するアルゴリズムであるDerma ResponseGPTを提案する。
提案手法は数秒で複数のプランを生成し,ユーザのフィードバックに従ってさらに改良することができる。
予備的な結果は,災害対応GPTによって開発された行動計画が人為的な行動に匹敵するものであるとともに,リアルタイムな修正が容易であることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of plans of action in disaster response scenarios is a
time-consuming process. Large Language Models (LLMs) offer a powerful solution
to expedite this process through in-context learning. This study presents
DisasterResponseGPT, an algorithm that leverages LLMs to generate valid plans
of action quickly by incorporating disaster response and planning guidelines in
the initial prompt. In DisasterResponseGPT, users input the scenario
description and receive a plan of action as output. The proposed method
generates multiple plans within seconds, which can be further refined following
the user's feedback. Preliminary results indicate that the plans of action
developed by DisasterResponseGPT are comparable to human-generated ones while
offering greater ease of modification in real-time. This approach has the
potential to revolutionize disaster response operations by enabling rapid
updates and adjustments during the plan's execution.
- Abstract（参考訳）: 災害対応シナリオにおける行動計画の開発は、時間のかかるプロセスである。
大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習を通じてこのプロセスを迅速化する強力なソリューションを提供する。
本研究は,災害対応と計画指針を初期プロンプトに組み込むことで,LCMを利用して有効な行動計画を生成するアルゴリズムであるDerma ResponseGPTを提案する。
DisasterResponseGPTでは、ユーザーはシナリオ記述を入力し、アクションプランを出力として受け取る。
提案手法は数秒で複数のプランを生成し,ユーザのフィードバックに従ってさらに改良することができる。
予備的な結果は,災害対応GPTによって開発された行動計画が人為的な行動に匹敵するものであるとともに,リアルタイムな修正が容易であることを示している。
このアプローチは、計画実行中に迅速な更新と調整を可能にすることで、災害対応運用に革命をもたらす可能性がある。
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