Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring the Capabilities of Large Language Models for Generating Diverse Design Solutions

論文の概要: Exploring the Capabilities of Large Language Models for Generating Diverse Design Solutions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02345v1
Date: Thu, 2 May 2024 14:20:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 20:29:40.619465
Title: Exploring the Capabilities of Large Language Models for Generating Diverse Design Solutions
Title（参考訳）: 多様な設計ソリューションを生成するための大規模言語モデルの能力を探る
Authors: Kevin Ma, Daniele Grandi, Christopher McComb, Kosa Goucher-Lambert,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) による多種多様な設計手法の有効性について検討する。 LLM生成のソリューションは、設計トピック毎に100の人為的なソリューションと比較される。人間とLLM生成ソリューションの間には、いくつかの設計トピックが分断されているが、他のトピックには明確な分断がない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8514062145382637
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Access to large amounts of diverse design solutions can support designers during the early stage of the design process. In this paper, we explore the efficacy of large language models (LLM) in producing diverse design solutions, investigating the level of impact that parameter tuning and various prompt engineering techniques can have on the diversity of LLM-generated design solutions. Specifically, LLMs are used to generate a total of 4,000 design solutions across five distinct design topics, eight combinations of parameters, and eight different types of prompt engineering techniques, comparing each combination of parameter and prompt engineering method across four different diversity metrics. LLM-generated solutions are compared against 100 human-crowdsourced solutions in each design topic using the same set of diversity metrics. Results indicate that human-generated solutions consistently have greater diversity scores across all design topics. Using a post hoc logistic regression analysis we investigate whether these differences primarily exist at the semantic level. Results show that there is a divide in some design topics between humans and LLM-generated solutions, while others have no clear divide. Taken together, these results contribute to the understanding of LLMs' capabilities in generating a large volume of diverse design solutions and offer insights for future research that leverages LLMs to generate diverse design solutions for a broad range of design tasks (e.g., inspirational stimuli).
Abstract（参考訳）: 多数の多様な設計ソリューションへのアクセスは、設計プロセスの初期段階でデザイナをサポートすることができる。本稿では,大規模言語モデル(LLM)による多種多様な設計ソリューションの創出の有効性について検討し,パラメータチューニングや各種プロンプトエンジニアリング技術がLLM生成設計ソリューションの多様性に与える影響について検討する。具体的には,5つの異なる設計トピック,8つのパラメータの組み合わせ,および8つの異なる種類のプロンプトエンジニアリングテクニックを比較し,各パラメータとプロンプトエンジニアリング手法の組み合わせを4つの多様性メトリクスで比較する。 LLMの生成したソリューションは、同じ多様性メトリクスセットを使用して、それぞれのデザイントピックにおいて100人の人為的なソリューションと比較される。結果は、人為的ソリューションは、すべての設計トピックにおいて、常により多様性のスコアを持つことを示している。ポストホックロジスティック回帰分析を用いて、これらの違いが主に意味レベルで存在するかどうかを考察する。結果は、人間とLLM生成ソリューションの間には、いくつかの設計トピックが分断されている一方で、明確な分断がないことを示している。これらの結果は,多種多様な設計ソリューションの生成におけるLLMの能力の理解に寄与し,多種多様な設計課題(例えばインスピレーション的刺激)のための多種多様な設計ソリューションの生成にLLMを活用する将来の研究への洞察を与える。

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