論文の概要: Large language models for generating rules, yay or nay?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06835v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 22:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 19:56:14.430003
• Title: Large language models for generating rules, yay or nay?
• Title（参考訳）: ルールを生成するための大規模な言語モデル?
• Authors: Shangeetha Sivasothy, Scott Barnett, Rena Logothetis, Mohamed Abdelrazek, Zafaryab Rasool, Srikanth Thudumu, Zac Brannelly,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を潜在的な世界モデルとして活用し,ソフトウェアシステムのエンジニアリングを加速する新しい手法を提案する。 このアプローチでは、LLMを使用してロジックルールを生成し、デプロイ前に中小企業によってレビューされ、通知される。 実験の結果, 1) LLMは実装をブートストラップする世界モデルを持ち, 2) LLMは専門家に比べてルールの数が少なく, 3) LLMはルールごとにしきい値を生成する能力を持っていないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.773865951534232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Engineering safety-critical systems such as medical devices and digital health intervention systems is complex, where long-term engagement with subject-matter experts (SMEs) is needed to capture the systems' expected behaviour. In this paper, we present a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs), such as GPT-3.5 and GPT-4, as a potential world model to accelerate the engineering of software systems. This approach involves using LLMs to generate logic rules, which can then be reviewed and informed by SMEs before deployment. We evaluate our approach using a medical rule set, created from the pandemic intervention monitoring system in collaboration with medical professionals during COVID-19. Our experiments show that 1) LLMs have a world model that bootstraps implementation, 2) LLMs generated less number of rules compared to experts, and 3) LLMs do not have the capacity to generate thresholds for each rule. Our work shows how LLMs augment the requirements' elicitation process by providing access to a world model for domains.
• Abstract（参考訳）: 医療機器やデジタルヘルス介入システムのような工学的安全に重要なシステムは複雑であり、システムの期待される振る舞いを捉えるためには、主観的専門家(SME)との長期の関わりが必要である。 本稿では,GPT-3.5 や GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を,ソフトウェアシステムのエンジニアリングを加速するための潜在的な世界モデルとして活用する,新たなアプローチを提案する。 このアプローチでは、LLMを使用してロジックルールを生成し、デプロイ前に中小企業によってレビューされ、通知される。 新型コロナウイルス感染拡大に伴う医療従事者と連携して,パンデミック介入監視システムから作成した医療ルールセットを用いたアプローチの評価を行った。 私たちの実験は 1) LLM は実装をブートストラップする世界モデルを持つ。 2)LSMは専門家に比べてルールの数が少なくなり、 3) LLM にはルールごとにしきい値を生成する能力がない。 我々の研究は、LLMがドメインのワールドモデルへのアクセスを提供することで、要件の緩和プロセスをどのように強化するかを示している。

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