論文の概要: A Novel Mathematical Framework for Objective Characterization of Ideas through Vector Embeddings in LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07578v2
• Date: Mon, 7 Oct 2024 11:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 21:42:46.782517
• Title: A Novel Mathematical Framework for Objective Characterization of Ideas through Vector Embeddings in LLM
• Title（参考訳）: LLMにおけるベクトル埋め込みによるアイデアの客観的評価のための新しい数学的枠組み
• Authors: B. Sankar, Dibakar Sen,
• Abstract要約: 本研究では,CAIシステムや人間によって生み出されるアイデアの多元性を客観的に評価するための,自動解析のための包括的数学的枠組みを提案する。 UMAP,DBSCAN,PCAなどのツールを用いて,アイデアを高次元ベクトルに変換し,それらの多様性を定量的に測定することにより,提案手法は最も有望なアイデアを選択する信頼性と客観的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand for innovation in product design necessitates a prolific ideation phase. Conversational AI (CAI) systems that use Large Language Models (LLMs) such as GPT (Generative Pre-trained Transformer) have been shown to be fruitful in augmenting human creativity, providing numerous novel and diverse ideas. Despite the success in ideation quantity, the qualitative assessment of these ideas remains challenging and traditionally reliant on expert human evaluation. This method suffers from limitations such as human judgment errors, bias, and oversight. Addressing this gap, our study introduces a comprehensive mathematical framework for automated analysis to objectively evaluate the plethora of ideas generated by CAI systems and/or humans. This framework is particularly advantageous for novice designers who lack experience in selecting promising ideas. By converting the ideas into higher dimensional vectors and quantitatively measuring the diversity between them using tools such as UMAP, DBSCAN and PCA, the proposed method provides a reliable and objective way of selecting the most promising ideas, thereby enhancing the efficiency of the ideation phase.
• Abstract（参考訳）: 製品デザインにおけるイノベーションの需要は、多くのアイデアフェーズを必要とします。 GPT(Generative Pre-trained Transformer)のような大規模言語モデル(LLM)を使用する会話型AI(CAI)システムは、人間の創造性を増強し、数多くの斬新で多様なアイデアを提供する上で有益であることが示されている。 アイデア量の成功にもかかわらず、これらのアイデアの質的な評価は依然として困難であり、伝統的に専門家による人間の評価に依存している。 この方法は、人間の判断ミス、偏見、監視などの制限に悩まされる。 このギャップに対処するため,本研究では,CAIシステムや人間によって生み出されるアイデアの多元性を客観的に評価する,自動解析のための包括的な数学的枠組みを提案する。 このフレームワークは、有望なアイデアを選択する経験のない初心者デザイナにとって特に有利である。 提案手法は, アイデアを高次元ベクトルに変換し, UMAP, DBSCAN, PCAなどのツールを用いてその多様性を定量的に測定することにより, 最も有望なアイデアを選択する信頼性と客観的な方法を提供する。

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