Transforming the Output of Generative Pre-trained Transformer: The Influence of the PGI Framework on Attention Dynamics

要約

この論文では、現実世界のビジネス問題に適用された場合に GPT モデルによってもたらされる課題に取り組むために作成された、ペルソナ グループ化インテリジェンス (PGI) と呼ばれる新しいアプローチを紹介します。
PGI は、GPT モデルの固有の機能を活用して、複雑な言語構造を理解し、文脈に関連した応答を生成します。
この実験は、ビジネス プロセスが最適化されていないために人間の知性が十分に活用されていないビジネス シナリオで行われました。
このアプローチの主な目的は、GPT モデルを活用して、広範囲、単調、反復的なタスクにおける人間の作業負荷を軽減することです。
代わりに、焦点は意思決定活動に向けられます。
注目すべきことに、この実験では、モデルによって生成された 4,000 件の応答の検証において 93.81% の精度が得られ、PGI 戦略の有効性が強調されました。
このパラダイムシフトは、人間の知性が十分に活用されていないという問題に効果的に対処し、ビジネス環境を動的な機械の知性と連携させ、複雑な現実世界の課題を乗り越えられるようにします。
このアプローチにより、これらのモデルを実際に活用して実際の問題に取り組むことが容易になります。
この方法論は、人間の意思決定と適応可能なマシン インテリジェンスをシームレスに統合することにより、ビジネス プロセスの基本構造を再構築する機会を提供します。
その結果、この最適化により業務効率が向上し、多様なビジネス状況全体にわたる戦略的意思決定が向上します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach named Persona-Grouping-Intelligence (PGI), which has been crafted to tackle the challenges posed by GPT models when applied to real-world business issues. PGI leverages the inherent capabilities of the GPT model to comprehend intricate language structures and generate responses that are contextually relevant. The experiment occurred in a business scenario where human intelligence was being underutilized due to less optimized business processes. The primary objective of this approach is to leverage GPT models to reduce the workload on humans in tasks that are extensive, monotonous, and repetitive. Instead, the focus is redirected toward decision-making activities. Remarkably, the experiment yielded an accuracy rate of 93.81% in validating 4,000 responses generated by the model, underscoring the effectiveness of the PGI strategies. Effectively addressing the issue of underutilized human intelligence, this paradigm shift aligns business environments with dynamic machine intelligence, enabling them to navigate the intricacies of real-world challenges. This approach facilitates the practical utilization of these models to tackle actual problems. The methodology offers an opportunity to reshape the fundamental structure of business processes by seamlessly integrating human decision-making with adaptable machine intelligence. Consequently, this optimization enhances operational efficiency and elevates strategic decision-making across diverse business contexts.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google