論文の概要: Large Language Models are Pattern Matchers: Editing Semi-Structured and Structured Documents with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07732v1
- Date: Thu, 12 Sep 2024 03:41:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 17:51:48.927179
- Title: Large Language Models are Pattern Matchers: Editing Semi-Structured and Structured Documents with ChatGPT
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルはパターンマッチングである:ChatGPTによる半構造化および構造化文書の編集
- Authors: Irene Weber,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を最小限の労力で構造化文書や半構造化文書の編集に適用できるかどうかを検討する。
ChatGPTは、注釈付きドキュメントの構造を認識し、処理する強力な能力を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) offer numerous applications, the full extent of which is not yet understood. This paper investigates if LLMs can be applied for editing structured and semi-structured documents with minimal effort. Using a qualitative research approach, we conduct two case studies with ChatGPT and thoroughly analyze the results. Our experiments indicate that LLMs can effectively edit structured and semi-structured documents when provided with basic, straightforward prompts. ChatGPT demonstrates a strong ability to recognize and process the structure of annotated documents. This suggests that explicitly structuring tasks and data in prompts might enhance an LLM's ability to understand and solve tasks. Furthermore, the experiments also reveal impressive pattern matching skills in ChatGPT. This observation deserves further investigation, as it may contribute to understanding the processes leading to hallucinations in LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多数のアプリケーションを提供しますが、その完全な範囲はまだ分かっていません。
本稿では,LLMを最小限の労力で構造化文書や半構造化文書の編集に適用できるかどうかを検討する。
定性的な研究手法を用いて、ChatGPTを用いて2つのケーススタディを行い、その結果を徹底的に分析する。
実験の結果,LLMは基本的かつ簡単なプロンプトを付与すれば,構造化文書や半構造化文書を効果的に編集できることが示唆された。
ChatGPTは、注釈付きドキュメントの構造を認識し、処理する強力な能力を示している。
これは、明示的にタスクとデータをプロンプトで構造化することで、LLMがタスクを理解し、解決する能力を高める可能性があることを示唆している。
さらに実験では,ChatGPTのパターンマッチングスキルも明らかにした。
この観察は、LSMの幻覚に至る過程の理解に寄与する可能性があるため、さらなる調査に値する。
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