論文の概要: Integrating Randomness in Large Language Models: A Linear Congruential Generator Approach for Generating Clinically Relevant Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03582v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 02:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:31:32.377965
• Title: Integrating Randomness in Large Language Models: A Linear Congruential Generator Approach for Generating Clinically Relevant Content
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるランダム性の統合:臨床関連コンテンツ生成のための線形連続生成手法
• Authors: Andrew Bouras,
• Abstract要約: 本研究は,AIを用いたコンテンツ生成と組み合わせて,系統的事実選択に線形コングルシデント生成法を用いる。 消化管生理学と病理学の独自の組み合わせを複数回にわたって確保し,これらの事実をGPT-4oに組み込んで臨床的に有意なビグネットスタイルのアウトプットを創出した。 14ラウンド以上で98のユニークな出力が生成され、LCGが多種多様な高品質なコンテンツを制作する効果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating diverse, high-quality outputs from language models is crucial for applications in education and content creation. Achieving true randomness and avoiding repetition remains a significant challenge. This study uses the Linear Congruential Generator method for systematic fact selection, combined with AI-powered content generation. We ensured unique combinations of gastrointestinal physiology and pathology facts across multiple rounds, integrating these facts into prompts for GPT-4o to create clinically relevant, vignette-style outputs. Over 14 rounds, 98 unique outputs were generated, demonstrating LCG's effectiveness in producing diverse and high-quality content. This method addresses key issues of randomness and repetition, enhancing the quality and efficiency of language model-generated content for various applications.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルから多種多様な高品質なアウトプットを生成することは、教育やコンテンツ制作の応用において不可欠である。 真のランダム性を獲得し、繰り返しを避けることは、依然として重要な課題である。 本研究は,AIによるコンテンツ生成と組み合わせて,系統的な事実選択に線形コングルシデント生成法を用いる。 消化管生理学と病理学の独自の組み合わせを複数回にわたって確保し,これらの事実をGPT-4oに組み込んで臨床的に有意なビグネットスタイルのアウトプットを創出した。 14ラウンド以上で98のユニークなアウトプットが生成され、LCGが多種多様な高品質なコンテンツの制作に有効であることを証明した。 本手法はランダム性と反復性の重要な問題に対処し,様々なアプリケーションにおける言語モデル生成コンテンツの質と効率を向上させる。

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