Just Tell Me: Prompt Engineering in Business Process Management

要約

タイトル：Just Tell Me：ビジネスプロセス管理におけるプロンプトエンジニアリング

要約：GPT-3や他の幾つかの言語モデル（LM）は、機械翻訳や文章要約を含む自然言語処理（NLP）の様々なタスクに効果的に対処できる。それらは最近、ビジネスプロセス管理（BPM）の領域でも、予測プロセス監視やテキストからのプロセス抽出などに成功裏に活用されている。しかしそれらを使用するには、通常、LMのファインチューニングが必要であり、それは適切なトレーニングデータの大量も必要とする。この問題の解決策の一つは、プロンプトエンジニアリングの使用である。これは、事前にトレーニングされたLMをファインチューニングすることなく活用するものである。それに気付いた我々は、このポジションペーパーを使用して、プロンプトエンジニアリングをBPM研究に活用する研究アジェンダを開発し、関連するポテンシャルと課題を特定する。

– GPT-3や他のLMは、NLPタスクに効果的であり、BPM領域にも活用され始めている。
– これには、通常、LMのファインチューニングと大量のトレーニングデータが必要である。
– プロンプトエンジニアリングは、ファインチューニングなしに事前にトレーニングされたLMを活用することによって、この問題に対処する可能性がある。
– プロンプトエンジニアリングは、BPM研究にも活用されるべきである。
– このポジションペーパーは、プロンプトエンジニアリングをBPM研究に活用するための研究アジェンダを開発することで、そのポテンシャルと課題を特定する。

要約(オリジナル)

GPT-3 and several other language models (LMs) can effectively address various natural language processing (NLP) tasks, including machine translation and text summarization. Recently, they have also been successfully employed in the business process management (BPM) domain, e.g., for predictive process monitoring and process extraction from text. This, however, typically requires fine-tuning the employed LM, which, among others, necessitates large amounts of suitable training data. A possible solution to this problem is the use of prompt engineering, which leverages pre-trained LMs without fine-tuning them. Recognizing this, we argue that prompt engineering can help bring the capabilities of LMs to BPM research. We use this position paper to develop a research agenda for the use of prompt engineering for BPM research by identifying the associated potentials and challenges.

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