論文の概要: Language Models Guidance with Multi-Aspect-Cueing: A Case Study for Competitor Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02984v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 19:18:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:41.479544
• Title: Language Models Guidance with Multi-Aspect-Cueing: A Case Study for Competitor Analysis
• Title（参考訳）: マルチアスペクト・キューによる言語モデル指導:競合者分析のケーススタディ
• Authors: Amir Hadifar, Christopher Ochs, Arjan Van Ewijk,
• Abstract要約: 競合分析では、複数の側面を評価し、情報的な決定を行うためのトレードオフのバランスを取る。 最近のLarge Language Models (LLMs) は、そのようなトレードオフを推理するが、固有の制限に対処する印象的な能力を示している。 競争市場に対する理解を深めるために, LLM にビジネス的側面を組み込むことが, モデル性能を継続的に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.125159338610819
• License:
• Abstract: Competitor analysis is essential in modern business due to the influence of industry rivals on strategic planning. It involves assessing multiple aspects and balancing trade-offs to make informed decisions. Recent Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities to reason about such trade-offs but grapple with inherent limitations such as a lack of knowledge about contemporary or future realities and an incomplete understanding of a market's competitive landscape. In this paper, we address this gap by incorporating business aspects into LLMs to enhance their understanding of a competitive market. Through quantitative and qualitative experiments, we illustrate how integrating such aspects consistently improves model performance, thereby enhancing analytical efficacy in competitor analysis.
• Abstract（参考訳）: 競争相手の分析は、産業のライバルが戦略的計画に影響を及ぼすため、現代ビジネスにおいて不可欠である。 複数の側面を評価し、情報的な決定を行うためのトレードオフのバランスを取る。 最近のLarge Language Models (LLMs) は、こうしたトレードオフを推論する印象的な能力を示してきたが、現代のまたは将来の現実に関する知識の欠如や、市場の競争環境に対する不完全な理解など、固有の制限に悩まされている。 本稿では,LLMにビジネス的側面を取り入れ,競争市場に対する理解を深めることによって,このギャップに対処する。 定量的および定性的な実験を通じて、このようなアスペクトの統合がモデル性能を継続的に改善し、競合解析における解析的有効性を向上する方法について説明する。

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