Founder-GPT: Self-play to evaluate the Founder-Idea fit

要約

この研究では、初期段階のスタートアップにおける「創業者のアイデア」の適合性に関する革新的な評価方法を導入しています。高度な大規模言語モデル技術を利用して、スタートアップのアイデアに照らして創業者のプロフィールを評価し、意思決定を強化します。
埋め込み、セルフプレイ、思考ツリー、および批評ベースの洗練手法は、各アイデアの成功パターンが独自であり、創設者の背景のコンテキストに基づいて評価されるべきであるという有望な結果を初期に示しています。

要約(オリジナル)

This research introduces an innovative evaluation method for the ‘founder-idea’ fit in early-stage startups, utilizing advanced large language model techniques to assess founders’ profiles against their startup ideas to enhance decision-making. Embeddings, self-play, tree-of-thought, and critique-based refinement techniques show early promising results that each idea’s success patterns are unique and they should be evaluated based on the context of the founder’s background.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google