論文の概要: Reinforcement of Explainability of ChatGPT Prompts by Embedding Breast Cancer Self-Screening Rules into AI Responses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14454v2
- Date: Sun, 2 Jun 2024 22:42:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 15:08:25.668788
- Title: Reinforcement of Explainability of ChatGPT Prompts by Embedding Breast Cancer Self-Screening Rules into AI Responses
- Title（参考訳）: 乳がん自己硬化規則のAI応答への埋め込みによるChatGPTプロンプトの説明可能性の強化
- Authors: Yousef Khan, Ahmed Abdeen Hamed,
- Abstract要約: この研究は、ChatGPTの推論能力を評価し、ルールを処理する可能性を強調し、レコメンデーションをスクリーニングするための説明を提供することを目的としている。
この方法論では、ChatGPTの推奨事項の詳細な説明を強制するために、教師付きプロンプトエンジニアリングアプローチを採用している。
発見は、エキスパートシステムシェルに匹敵する処理ルールにおけるChatGPTの有望な能力を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Addressing the global challenge of breast cancer, this research explores the fusion of generative AI, focusing on ChatGPT 3.5 turbo model, and the intricacies of breast cancer risk assessment. The research aims to evaluate ChatGPT's reasoning capabilities, emphasizing its potential to process rules and provide explanations for screening recommendations. The study seeks to bridge the technology gap between intelligent machines and clinicians by demonstrating ChatGPT's unique proficiency in natural language reasoning. The methodology employs a supervised prompt-engineering approach to enforce detailed explanations for ChatGPT's recommendations. Synthetic use cases, generated algorithmically, serve as the testing ground for the encoded rules, evaluating the model's processing prowess. Findings highlight ChatGPT's promising capacity in processing rules comparable to Expert System Shells, with a focus on natural language reasoning. The research introduces the concept of reinforcement explainability, showcasing its potential in elucidating outcomes and facilitating user-friendly interfaces for breast cancer risk assessment.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 乳癌の国際的課題に対して, ChatGPT 3.5ターボモデルと乳がんリスク評価の複雑さに着目し, 生成AIの融合について検討する。
この研究は、ChatGPTの推論能力を評価し、ルールを処理する可能性を強調し、レコメンデーションをスクリーニングするための説明を提供することを目的としている。
この研究は、ChatGPTの自然言語推論における独特の習熟度を示すことによって、インテリジェントマシンと臨床医の間の技術ギャップを埋めようとしている。
この方法論では、ChatGPTの推奨事項の詳細な説明を強制するために、教師付きプロンプトエンジニアリングアプローチを採用している。
アルゴリズムによって生成された合成ユースケースは、符号化されたルールのテストグラウンドとして機能し、モデルの処理能力を評価する。
発見は、ChatGPTの、エキスパートシステムシェルに匹敵する処理ルールにおける有望な能力を強調し、自然言語推論に焦点を当てている。
本研究は、乳がんリスク評価のためのユーザフレンドリーなインターフェースの実現と結果の解明におけるその可能性を示す、強化説明可能性の概念を紹介する。
関連論文リスト
- Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management [56.4403395100589]
我々は、70,346のサンプルを含む大規模なデータセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を探求する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T11:01:13Z) - DEMASQ: Unmasking the ChatGPT Wordsmith [63.8746084667206]
そこで本研究では,ChatGPT生成内容を正確に識別する効果的なChatGPT検出器DEMASQを提案する。
提案手法は, 人為的, 機械的, 人為的, 人為的, 機械的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人為的, 人
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-08T21:13:05Z) - Ethical Aspects of ChatGPT in Software Engineering Research [4.0594888788503205]
ChatGPTは、自然言語の相互作用に基づいた効率的でアクセスしやすい情報分析と合成を提供することで、ソフトウェア工学(SE)の研究プラクティスを改善することができる。
しかしChatGPTは、盗用、プライバシー、データセキュリティ、バイアスや有害なデータを生成するリスクを含む倫理的課題をもたらす可能性がある。
本研究の目的は、モチベーター、デモティベーター、SEリサーチでChatGPTを使用する倫理的原則といった重要な要素を解明することで、与えられたギャップを埋めることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T06:13:21Z) - ChatGPT is a Remarkable Tool -- For Experts [9.46644539427004]
生産性の向上,問題解決プロセスの合理化,書き込みスタイルの改善など,ChatGPTの可能性を探究する。
これらの分野では、ChatGPTへの過度な依存に関連する潜在的なリスクを強調します。
われわれはChatGPTが有益であることを証明した分野と目的、ChatGPTを法的に使用するべきアプリケーション、信頼性が制限されるシナリオについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-02T06:28:21Z) - ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking
about [15.19126287569545]
本研究では,異なる対話型QAコーパスからChatGPTが生成する応答について検討する。
この研究はBERT類似度スコアを用いて、これらの回答を正しい回答と比較し、自然言語推論(NLI)ラベルを得る。
調査では、ChatGPTが質問に対する誤った回答を提供し、モデルがエラーを起こしやすい領域について洞察を与えている事例を特定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T18:42:47Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:04:28Z) - Comparing Abstractive Summaries Generated by ChatGPT to Real Summaries
Through Blinded Reviewers and Text Classification Algorithms [0.8339831319589133]
OpenAIが開発したChatGPTは、言語モデルのファミリに最近追加されたものだ。
自動メトリクスと視覚障害者による抽象要約におけるChatGPTの性能評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T18:28:33Z) - On the Robustness of ChatGPT: An Adversarial and Out-of-distribution
Perspective [67.98821225810204]
本研究は,ChatGPTの頑健性について,敵対的視点とアウト・オブ・ディストリビューションの観点から評価する。
その結果,ほとんどの対人・OOD分類・翻訳作業において一貫した優位性を示した。
ChatGPTは対話関連テキストの理解において驚くべきパフォーマンスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-22T11:01:20Z) - Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and
Fine-tuned BERT [103.57103957631067]
チャットGPTは、人間の質問に対する流動的で高品質な応答を生成できるため、大きな注目を集めている。
そこで我々は,ChatGPTの理解能力を,最も人気のあるGLUEベンチマークで評価し,より詳細な4種類のBERTスタイルのモデルと比較した。
2)ChatGPTは,感情分析や質問応答タスクにおいて,BERTと同等のパフォーマンスを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T12:29:33Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
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。