論文の概要: A Reality check of the benefits of LLM in business

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10249v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 02:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:35:51.764353
• Title: A Reality check of the benefits of LLM in business
• Title（参考訳）: ビジネスにおけるLCMのメリットの実態調査
• Authors: Ming Cheung,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解および生成タスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成した。 ビジネスプロセスにおけるLCMの有用性と準備性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9181612035055007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance in language understanding and generation tasks by leveraging vast amounts of online texts. Unlike conventional models, LLMs can adapt to new domains through prompt engineering without the need for retraining, making them suitable for various business functions, such as strategic planning, project implementation, and data-driven decision-making. However, their limitations in terms of bias, contextual understanding, and sensitivity to prompts raise concerns about their readiness for real-world applications. This paper thoroughly examines the usefulness and readiness of LLMs for business processes. The limitations and capacities of LLMs are evaluated through experiments conducted on four accessible LLMs using real-world data. The findings have significant implications for organizations seeking to leverage generative AI and provide valuable insights into future research directions. To the best of our knowledge, this represents the first quantified study of LLMs applied to core business operations and challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大量のオンラインテキストを活用することで、言語理解と生成タスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成した。 従来のモデルとは異なり、LCMは、再トレーニングを必要とせずに、迅速なエンジニアリングを通じて新しいドメインに適応することができ、戦略計画、プロジェクト実装、データ駆動意思決定など、さまざまなビジネス機能に適合する。 しかしながら、バイアス、文脈的理解、そして現実のアプリケーションに対する準備性に対する不安を喚起する感受性の点で制限されている。 ビジネスプロセスにおけるLCMの有用性と準備性について概説する。 LLMの限界と容量は、実世界のデータを用いて4つのLLMに対して行われた実験により評価される。 この発見は、生成的AIを活用し、将来の研究方向性に関する貴重な洞察を提供する組織に重要な意味を持つ。 私たちの知る限りでは、これは中核的なビジネスオペレーションや課題に適用されたLCMの定量化研究である。

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