Fugu-MT 論文翻訳(概要): ZzzGPT: An Interactive GPT Approach to Enhance Sleep Quality

論文の概要: ZzzGPT: An Interactive GPT Approach to Enhance Sleep Quality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16242v2
Date: Tue, 7 May 2024 00:20:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-08 20:13:36.771099
Title: ZzzGPT: An Interactive GPT Approach to Enhance Sleep Quality
Title（参考訳）: ZzzGPT:睡眠の質を高めるインタラクティブGPTアプローチ
Authors: Yonchanok Khaokaew, Kaixin Ji, Thuc Hanh Nguyen, Hiruni Kegalle, Marwah Alaofi, Hao Xue, Flora D. Salim,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) のパワーを活用した最先端フレームワークを提案する。第一の目的は、行動可能なフィードバックと組み合わせた正確な睡眠予測を提供することで、既存のソリューションの限界に対処することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.249102003239663
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper explores the intersection of technology and sleep pattern comprehension, presenting a cutting-edge two-stage framework that harnesses the power of Large Language Models (LLMs). The primary objective is to deliver precise sleep predictions paired with actionable feedback, addressing the limitations of existing solutions. This innovative approach involves leveraging the GLOBEM dataset alongside synthetic data generated by LLMs. The results highlight significant improvements, underlining the efficacy of merging advanced machine-learning techniques with a user-centric design ethos. Through this exploration, we bridge the gap between technological sophistication and user-friendly design, ensuring that our framework yields accurate predictions and translates them into actionable insights.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) のパワーを活用した最先端の2段階フレームワークを提案する。第一の目的は、行動可能なフィードバックと組み合わせた正確な睡眠予測を提供することで、既存のソリューションの限界に対処することである。この革新的なアプローチは、GLOBEMデータセットとLLMが生成した合成データを活用することである。その結果,先進的な機械学習技術とユーザ中心の設計倫理を融合させることの有効性が明らかにされた。この調査を通じて、技術的洗練とユーザフレンドリな設計のギャップを埋め、我々のフレームワークが正確な予測を導き、それらを実用的な洞察へと変換することを保証します。

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