論文の概要: Hallucinations or Attention Misdirection? The Path to Strategic Value Extraction in Business Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14002v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 18:40:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 14:04:41.565011
• Title: Hallucinations or Attention Misdirection? The Path to Strategic Value Extraction in Business Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 幻覚と注意の過ち? 大規模言語モデルを用いたビジネスにおける戦略的価値抽出への道
• Authors: Aline Ioste
• Abstract要約: 本稿では,真の幻覚というよりも,注意方向のミス指向を定義した。 本稿では,PGI,ペルソナ,グループ,インテリジェンスといった手法のベストプラクティスを紹介する。
• 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: Large Language Models with transformer architecture have revolutionized the domain of text generation, setting unprecedented benchmarks. Despite their impressive capabilities, LLMs have been criticized for generating outcomes that deviate from factual accuracy or display logical inconsistencies, phenomena commonly referred to as hallucinations. This term, however, has often been misapplied to any results deviating from the instructor's expectations, which this paper defines as attention misdirection rather than true hallucinations. Understanding the distinction between hallucinations and attention misdirection becomes increasingly relevant in business contexts, where the ramifications of such errors can significantly impact the value extraction from these inherently pre-trained models. This paper highlights the best practices of the PGI, Persona, Grouping, and Intelligence, method, a strategic framework that achieved a remarkable error rate of only 3,15 percent across 4,000 responses generated by GPT in response to a real business challenge. It emphasizes that by equipping experimentation with knowledge, businesses can unlock opportunities for innovation through the use of these natively pre-trained models. This reinforces the notion that strategic application grounded in a skilled team can maximize the benefits of emergent technologies such as the LLMs.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャを持つ大規模言語モデルはテキスト生成の領域に革命をもたらし、前例のないベンチマークを設定した。 その印象的な能力にもかかわらず、LLMは事実の正確性から逸脱した結果や論理的矛盾(幻覚と呼ばれる現象)を生んだとして批判されている。 しかしながら、この用語は、インストラクターの期待から逸脱した結果にしばしば当てはまり、本論文では、真の幻覚よりも注意ミス指向であると定義する。 幻覚と注意方向の区別を理解することはビジネスの文脈でますます重要になってきており、そのような誤りの分岐はこれらの本質的に事前訓練されたモデルから価値を抽出することに大きな影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,PGI,ペルソナ,グルーピング,インテリジェンスという手法のベストプラクティスを強調し,実際のビジネス上の課題に対応するためにGPTが生成した4000の応答に対して,わずか3,15%のエラー率を達成した戦略的枠組みについて述べる。 知識に実験を組み込むことで、企業はこれらのネイティブに訓練済みのモデルを使用することで、イノベーションの機会を解放できる、と氏は強調する。 これは、熟練したチームに根ざした戦略的アプリケーションがllmのような創発的な技術の利点を最大化できるという考えを補強する。

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