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。
関連論文リスト
- Enhancing Multi-Step Reasoning Abilities of Language Models through Direct Q-Function Optimization [50.485788083202124]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデルを人間の好みと整合させ、複雑なタスクを遂行する能力を向上させる上で重要な役割を担っている。
反応生成過程をマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化し,ソフトアクター・クリティック(SAC)フレームワークを用いて,言語モデルによって直接パラメータ化されたQ関数を最適化する,直接Q関数最適化(DQO)を提案する。
GSM8KとMATHという2つの数学問題解決データセットの実験結果から、DQOは従来の手法よりも優れており、言語モデルを整合させるための有望なオフライン強化学習手法として確立されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-11T23:29:20Z) - Multi-step Inference over Unstructured Data [2.169874047093392]
医療、法律、金融などの分野における高い意思決定タスクは、精度、包括性、論理的一貫性のレベルを必要とする。
これらの問題に対処するための,ニューロシンボリックAIプラットフォームを開発した。
このプラットフォームは、知識抽出とアライメントのための微調整LDMと、堅牢なシンボリック推論エンジンを統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T00:00:45Z) - Large language models for crowd decision making based on prompt design strategies using ChatGPT: models, analysis and challenges [8.107295925954475]
クラウド意思決定(Crowd Decision Making、CDM)は、平易なテキストから意見や判断を推測できる方法論である。
大規模言語モデル(LLM)は、書かれたテキストを自動的に理解する新しいシナリオを探求するのに役立ちます。
本稿では、CDMプロセスにおける意見の抽出と意思決定を支援するための設計戦略に基づくChatGPTの使用について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T19:21:44Z) - Bayesian Preference Elicitation with Language Models [82.58230273253939]
本稿では,BOEDを用いて情報的質問の選択を案内するフレームワークOPENと,特徴抽出のためのLMを紹介する。
ユーザスタディでは,OPEN が既存の LM- や BOED をベースとした選好手法よりも優れていることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-08T18:57:52Z) - DeLLMa: Decision Making Under Uncertainty with Large Language Models [31.77731889916652]
DeLLMaは不確実な環境での意思決定の精度を高めるために設計されたフレームワークである。
DeLLMaは主要な言語モデルの意思決定性能を継続的に向上し、競合する手法に比べて最大40%の精度向上を達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T08:11:45Z) - Enhancing Human-like Multi-Modal Reasoning: A New Challenging Dataset
and Comprehensive Framework [51.44863255495668]
マルチモーダル推論は、人間のような知性を示す人工知能システムの追求において重要な要素である。
提案するマルチモーダル推論(COCO-MMR)データセットは,オープンエンド質問の集合を包含する新しいデータセットである。
画像とテキストエンコーダを強化するために,マルチホップ・クロスモーダル・アテンションや文レベルのコントラスト学習などの革新的な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T08:58:25Z) - Explainable Data-Driven Optimization: From Context to Decision and Back
Again [76.84947521482631]
データ駆動最適化では、コンテキスト情報と機械学習アルゴリズムを使用して、不確実なパラメータによる決定問題の解決策を見つける。
本稿では,データ駆動型問題に対する解法を説明するために,対実的説明手法を提案する。
在庫管理やルーティングといった運用管理における重要な問題を説明することで,我々のアプローチを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T15:25:16Z) - On solving decision and risk management problems subject to uncertainty [91.3755431537592]
不確実性は意思決定とリスク管理において広範囲にわたる課題である。
本稿では,このような戦略を体系的に理解し,その適用範囲を判断し,それらをうまく活用するための枠組みを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T19:16:23Z) - Counterfactual Contextual Multi-Armed Bandit: a Real-World Application
to Diagnose Apple Diseases [1.7403133838762446]
リンゴの収穫後の病気は、リンゴ生産の経済セクターにおける主要な問題の一つである。
我々は,リンゴ病の診断を支援する画像ベースの意思決定支援システムであるDSSAppleを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-08T14:11:10Z) - Big Data Analytics Applying the Fusion Approach of Multicriteria
Decision Making with Deep Learning Algorithms [0.0]
複数基準に基づく意思決定は、ビッグデータ分析における代替効果に関連する様々な問題に対して解決すべき重要な問題の1つである。
意思決定のようなアルゴリズムや、マルチ基準に基づくディープラーニングメカニズムを含む、最新の機械学習技術に基づくソリューションを見つける傾向があります。
本質的には、ビジネス、農業、情報技術、コンピュータ科学を含むいくつかの分野は、深層学習と多基準に基づく意思決定問題を使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-02T05:56:03Z) - Leveraging Expert Consistency to Improve Algorithmic Decision Support [62.61153549123407]
建設のギャップを狭めるために観測結果と組み合わせることができる情報源として,歴史専門家による意思決定の利用について検討する。
本研究では,データ内の各ケースが1人の専門家によって評価された場合に,専門家の一貫性を間接的に推定する影響関数に基づく手法を提案する。
本研究は, 児童福祉領域における臨床現場でのシミュレーションと実世界データを用いて, 提案手法が構成ギャップを狭めることに成功していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-24T05:40:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。