論文の概要: Enhancing Decision Analysis with a Large Language Model: pyDecision a Comprehensive Library of MCDA Methods in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06370v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 15:06:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:11:18.482245
- Title: Enhancing Decision Analysis with a Large Language Model: pyDecision a Comprehensive Library of MCDA Methods in Python
- Title(参考訳): 大規模言語モデルによる決定分析の強化: Python における MCDA メソッドの包括的ライブラリ pyDecision
- Authors: Valdecy Pereira, Marcio Pereira Basilio, Carlos Henrique Tarjano SantosCarlos Henrique Tarjano Santos,
- Abstract要約: Pythonで実装されたpyDecisionライブラリは、マルチ基準決定分析メソッドの包括的なコレクションを提供する。
pyDecisionがChatGPTを統合した。ChatGPTは先進的な大規模言語モデルで、意思決定者はChatGPTを使用してさまざまなメソッドの結果を議論し比較することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Multicriteria decision analysis (MCDA) has become increasingly essential for decision-making in complex environments. In response to this need, the pyDecision library, implemented in Python and available at https://bit.ly/3tLFGtH, has been developed to provide a comprehensive and accessible collection of MCDA methods. Methods: The pyDecision offers 70 MCDA methods, including AHP, TOPSIS, and the PROMETHEE and ELECTRE families. Beyond offering a vast range of techniques, the library provides visualization tools for more intuitive results interpretation. In addition to these features, pyDecision has integrated ChatGPT, an advanced Large Language Model, where decision-makers can use ChatGPT to discuss and compare the outcomes of different methods, providing a more interactive and intuitive understanding of the solutions. Findings: Large Language Models are undeniably potent but can sometimes be a double-edged sword. Its answers may be misleading without rigorous verification of its outputs, especially for researchers lacking deep domain expertise. It's imperative to approach its insights with a discerning eye and a solid foundation in the relevant field. Originality: With the integration of MCDA methods and ChatGPT, pyDecision is a significant contribution to the scientific community, as it is an invaluable resource for researchers, practitioners, and decision-makers navigating complex decision-making problems and seeking the most appropriate solutions based on MCDA methods.
- Abstract(参考訳): 目的: 複雑な環境における意思決定において, MCDA (Multiplecriteria decision analysis) がますます重要になっている。
このニーズに応えるため、Pythonで実装され、https://bit.ly/3tLFGtHで利用できるpyDecisionライブラリが開発され、MCDAメソッドの包括的でアクセス可能なコレクションを提供している。
メソッド:pyDecisionは、AHP、TOPSIS、Promethee、ELECTREファミリーを含む70のMCDAメソッドを提供する。
幅広いテクニックを提供するだけでなく、ライブラリはより直感的な結果解釈のための可視化ツールを提供する。
これらの機能に加えて、pyDecisionは先進的な大規模言語モデルであるChatGPTを統合し、意思決定者はChatGPTを使用してさまざまなメソッドの結果を議論し比較し、よりインタラクティブで直感的なソリューション理解を提供する。
発見: 大規模言語モデルは間違いなく強力だが、時には両刃の剣になることもある。
その答えは、特に深いドメインの専門知識が欠如している研究者にとって、厳密な検証なしに誤解を招く可能性がある。
認知的な目でその洞察にアプローチし、関連する分野のしっかりとした基盤を構築することが不可欠です。
原点: MCDA法とChatGPTの統合により, pyDecisionは研究者, 実践者, 意思決定者にとって, 複雑な意思決定問題をナビゲートし, MCDA法に基づく最も適切な解を求める上で, 科学的コミュニティにとって重要な貢献となる。
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