論文の概要: Extracting effective solutions hidden in large language models via generated comprehensive specialists: case studies in developing electronic devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00224v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 02:20:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:17:37.387109
• Title: Extracting effective solutions hidden in large language models via generated comprehensive specialists: case studies in developing electronic devices
• Title（参考訳）: 生成包括的専門家による大規模言語モデルに隠された効果的な解の抽出--電子デバイス開発における事例研究
• Authors: Hikari Tomita, Nobuhiro Nakamura, Shoichi Ishida, Toshio Kamiya, Kei Terayama,
• Abstract要約: 現実世界の研究と開発は、しばしば複雑な学際的な課題を解決する必要がある。 大規模な言語モデル(LLM)の膨大な包括的知識を活用して、ブレークスルーソリューションを生成することが望ましい。 本稿では、LLMと構造化ガイダンスを利用したフレームワークであるSELLM(Solutionion via comprehensive List and LLM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Recently, many studies have increasingly explored the use of large language models (LLMs) to generate research ideas and scientific hypotheses. However, real-world research and development often require solving complex, interdisciplinary challenges where solutions may not be readily found through existing knowledge related to the problem. Therefore, it is desirable to leverage the vast, comprehensive knowledge of LLMs to generate effective, breakthrough solutions by integrating various perspectives from other disciplines. Here, we propose SELLM (Solution Enumeration via comprehensive List and LLM), a framework leveraging LLMs and structured guidance using MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) principles, such as International Patent Classification (IPC) and the periodic table of elements. SELLM systematically constructs comprehensive expert agents from the list to generate cross-disciplinary and effective solutions. To evaluate SELLM's practicality, we applied it to two challenges: improving light extraction in organic light-emitting diode (OLED) lighting and developing electrodes for next-generation memory materials. The results demonstrate that SELLM significantly facilitates the generation of effective solutions compared to cases without specific customization or effort, showcasing the potential of SELLM to enable LLMs to generate effective solutions even for challenging problems.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)を用いて研究思想や科学的仮説を創出する研究が盛んに行われている。 しかし、現実世界の研究と開発は、しばしば、その問題に関連する既存の知識からソリューションが容易に見つからないような、複雑な学際的な課題を解決する必要がある。 したがって、LLMの膨大な包括的知識を活用して、他の分野から様々な視点を統合することにより、効果的で画期的なソリューションを創出することが望ましい。 SELLM(Solution Enumeration via comprehensive List and LLM)は,国際特許分類(IPC)や元素周期表などのMECE(Mutually Exclusive, Collective Exhaustive)の原則を用いたLCMと構造化ガイダンスを利用するフレームワークである。 SELLMは、学際的で効果的なソリューションを生成するために、リストから包括的な専門家エージェントを体系的に構築する。 SELLMの実用性を評価するため,有機発光ダイオード(OLED)照明における光抽出の改善と次世代メモリ材料用電極の開発という2つの課題に適用した。 その結果, SELLMは, 特定のカスタマイズや努力を伴わない場合と比較して, 有効解の生成を著しく促進することを示した。

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