論文の概要: Transforming the Output of Generative Pre-trained Transformer: The
Influence of the PGI Framework on Attention Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13317v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 11:41:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-28 14:09:34.970372
- Title: Transforming the Output of Generative Pre-trained Transformer: The
Influence of the PGI Framework on Attention Dynamics
- Title（参考訳）: 生成事前学習型変圧器の出力の変換:PGIフレームワークが注意ダイナミクスに及ぼす影響
- Authors: Aline Ioste
- Abstract要約: 本稿では,GPTモデルによる課題に対処するため,Persona-Grouping-Intelligence (PGI) という新しいアプローチを提案する。
このアプローチの主な目的は、広範で単調で反復的なタスクにおいて、GPTモデルを活用して、人間の作業負荷を削減することである。
興味深いことに、この実験は、モデルが生成した4,000の応答を検証する際に、93.81%の精度で得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach named Persona-Grouping-Intelligence
(PGI), which has been crafted to tackle the challenges posed by GPT models when
applied to real-world business issues. PGI leverages the inherent capabilities
of the GPT model to comprehend intricate language structures and generate
responses that are contextually relevant. The experiment occurred in a business
scenario where human intelligence was being underutilized due to less optimized
business processes. The primary objective of this approach is to leverage GPT
models to reduce the workload on humans in tasks that are extensive,
monotonous, and repetitive. Instead, the focus is redirected toward
decision-making activities. Remarkably, the experiment yielded an accuracy rate
of 93.81% in validating 4,000 responses generated by the model, underscoring
the effectiveness of the PGI strategies. Effectively addressing the issue of
underutilized human intelligence, this paradigm shift aligns business
environments with dynamic machine intelligence, enabling them to navigate the
intricacies of real-world challenges. This approach facilitates the practical
utilization of these models to tackle actual problems. The methodology offers
an opportunity to reshape the fundamental structure of business processes by
seamlessly integrating human decision-making with adaptable machine
intelligence. Consequently, this optimization enhances operational efficiency
and elevates strategic decision-making across diverse business contexts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現実のビジネス問題に適用した場合のGPTモデルによる課題に対処するために,Persona-Grouping-Intelligence (PGI) という新しいアプローチを提案する。
PGIは、GPTモデル固有の機能を活用して、複雑な言語構造を理解し、文脈的に関係のある応答を生成する。
この実験は、最適化の少ないビジネスプロセスのために、人間の知性が未利用であったビジネスシナリオで実施された。
このアプローチの主な目的は、広範で単調で反復的なタスクにおいて、GPTモデルを利用して人間の作業負荷を削減することである。
代わりに、焦点は意思決定活動に向けられる。
驚くべきことに、この実験はモデルが生成した4,000のレスポンスの検証において93.81%の精度を示し、pgi戦略の有効性を実証した。
このパラダイムシフトは、ヒューマンインテリジェンスの未使用の問題に効果的に対処し、ビジネス環境と動的マシンインテリジェンスを整合させ、現実世界の課題の複雑さをナビゲートする。
このアプローチは、実際の問題に取り組むためにこれらのモデルの実用的利用を促進する。
この方法論は、人間の意思決定と適応可能なマシンインテリジェンスをシームレスに統合することで、ビジネスプロセスの基本構造を再構築する機会を提供する。
その結果、この最適化は運用効率を高め、さまざまなビジネスコンテキストにおける戦略的意思決定を高める。
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