論文の概要: Abductive Reasoning with the GPT-4 Language Model: Case studies from criminal investigation, medical practice, scientific research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10250v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 07:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 16:39:13.581798
• Title: Abductive Reasoning with the GPT-4 Language Model: Case studies from criminal investigation, medical practice, scientific research
• Title（参考訳）: GPT-4言語モデルによる帰納的推論:刑事調査、医療実践、科学研究の事例研究
• Authors: Remo Pareschi
• Abstract要約: 本研究は,医学診断,犯罪学,宇宙論などの複雑な分野において,GPT-4大言語モデルの帰納的推論を評価するものである。 対話型のインタビューフォーマットを使用して、AIアシスタントは仮説の生成と選択の信頼性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study evaluates the GPT-4 Large Language Model's abductive reasoning in complex fields like medical diagnostics, criminology, and cosmology. Using an interactive interview format, the AI assistant demonstrated reliability in generating and selecting hypotheses. It inferred plausible medical diagnoses based on patient data and provided potential causes and explanations in criminology and cosmology. The results highlight the potential of LLMs in complex problem-solving and the need for further research to maximize their practical applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,医学診断,犯罪学,宇宙論などの複雑な分野におけるGPT-4大言語モデルの帰納的推論を評価する。 対話型のインタビューフォーマットを使用して、AIアシスタントは仮説の生成と選択の信頼性を示した。 患者データに基づいてプラウシブルな診断を推測し、犯罪学や宇宙論の潜在的な原因と説明を提供した。 その結果、複雑な問題解決におけるLLMの可能性と、実用性を最大化するためのさらなる研究の必要性を強調した。

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