論文の概要: Randomness Is All You Need: Semantic Traversal of Problem-Solution Spaces with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06053v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 20:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:57:24.939550
• Title: Randomness Is All You Need: Semantic Traversal of Problem-Solution Spaces with Large Language Models
• Title（参考訳）: ランダム性は必要なもの - 大規模言語モデルによる問題解決空間のセマンティックトラバース
• Authors: Thomas Sandholm, Sayandev Mukherjee, Bernardo A. Huberman
• Abstract要約: 本稿では, LLMファインチューニングとカスタムアイデアデータベースを用いて, イノベーション問題とソリューションドメインを探索する新しい手法を提案する。 温度レベルの異なる二方向問題と解木を意味的にトラバースすることにより、解編集距離の多様性を高めることができる。 与えられた問題に対する様々な解を見つけることに加えて、本手法は元の問題文を洗練・明確化するためにも用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.507220676286007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to exploring innovation problem and solution domains using LLM fine-tuning with a custom idea database. By semantically traversing the bi-directional problem and solution tree at different temperature levels we achieve high diversity in solution edit distance while still remaining close to the original problem statement semantically. In addition to finding a variety of solutions to a given problem, this method can also be used to refine and clarify the original problem statement. As further validation of the approach, we implemented a proof-of-concept Slack bot to serve as an innovation assistant.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, LLMファインタニングとカスタムアイデアデータベースを用いて, イノベーション問題とソリューションドメインを探索する新しい手法を提案する。 双方向問題と解木を異なる温度レベルで意味論的にトラバースすることによって,従来の問題文に意味的に近づいたまま,解編集距離の多様性が高まる。 与えられた問題に対する様々な解を見つけることに加えて、本手法は元の問題ステートメントを洗練し、明確化するためにも使用できる。 このアプローチのさらなる検証として、概念実証型slackボットをイノベーションアシスタントとして実装しました。

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