이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 프로세스 모델링의 유연성, 효율성 및 접근성을 높이는 프레임워크를 소개한다.
프레임워크의 주요 구성요소는 다음과 같다:
구체적인 구현 사례로, POWL(Partially Ordered Workflow Language)을 중간 프로세스 표현으로 사용하여 BPMN 및 Petri 넷 모델로 변환할 수 있는 시스템을 제시한다.
실험 결과, GPT-4와 같은 최신 LLM을 활용하면 프로세스 모델을 효율적으로 생성하고 사용자 피드백을 반영할 수 있음을 보여준다. 이는 생성형 AI 기술이 비즈니스 프로세스 관리 분야에서 혁신적인 잠재력을 가지고 있음을 시사한다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Humam Kouran... klo arxiv.org 03-13-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.07541.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä