Einsatz von Großsprachmodellen für Crowd-Entscheidungsfindung basierend auf Prompt-Design-Strategien mit ChatGPT: Modelle, Analyse und Herausforderungen

Core Concepts

Großsprachmodelle wie ChatGPT können in Crowd-Entscheidungsfindungsprozesse integriert werden, um die Weisheit der Masse aus sozialen Meinungen zu nutzen, indem sie eine Vielzahl von natürlichsprachlichen Texten analysieren.

Abstract

Dieser Artikel analysiert den Einsatz von ChatGPT in Crowd-Entscheidungsfindungsprozessen (CDM) basierend auf Prompt-Design-Strategien. Es werden fünf Szenarien vorgestellt, in denen ChatGPT verwendet wird, um Bewertungen aus Expertenrezensionen zu extrahieren und Entscheidungen zu treffen:

Szenario mit primären Polaritäten: ChatGPT klassifiziert die Stimmung jeder Rezension als positiv, neutral oder negativ.
Szenario mit numerischen Bewertungen: ChatGPT liefert für jede Rezension eine numerische Bewertung zwischen 0 und 1.
Szenario mit linguistischen Begriffen: ChatGPT klassifiziert die Stimmung jeder Rezension anhand einer Skala von "sehr negativ" bis "sehr positiv".
Mehrkriterienszenario mit Kategorieontologie: ChatGPT bewertet die Rezensionen für verschiedene Kriterien wie Essen, Service und Ambiente.
Szenario mit ChatGPT als End-to-End-Entscheidungssystem: ChatGPT analysiert alle Rezensionen zu einer Alternative und gibt eine Gesamtbewertung ab.

Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von ChatGPT in CDM-Modellen vielversprechend ist, werfen aber auch Herausforderungen in Bezug auf Konsistenz, Sensitivität und Erklärbarkeit auf, die diskutiert werden.

Stats

"Die Bewertungen, die ChatGPT extrahiert, variieren teilweise stark, je nachdem, in welchem Format sie angefordert werden (Polarität, numerische Bewertung, linguistische Ausdrücke)."
"Die Bewertungen, die ChatGPT für einzelne Rezensionen liefert, können bei wiederholter Ausführung stark variieren, insbesondere wenn die Rezensionen komplex sind und gemischte Meinungen enthalten."

Quotes

"Großsprachmodelle wie ChatGPT können in Crowd-Entscheidungsfindungsprozesse integriert werden, um die Weisheit der Masse aus sozialen Meinungen zu nutzen, indem sie eine Vielzahl von natürlichsprachlichen Texten analysieren."
"Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von ChatGPT in CDM-Modellen vielversprechend ist, werfen aber auch Herausforderungen in Bezug auf Konsistenz, Sensitivität und Erklärbarkeit auf, die diskutiert werden."

Key Insights Distilled From

Large language models for crowd decision making based on prompt design strategies using ChatGPT

by Cristina Zuh... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15587.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Inkonsistenzen und Halluzinationen in den von ChatGPT extrahierten Bewertungen erkannt und behandelt werden?

Inkonsistenzen und Halluzinationen in den von ChatGPT extrahierten Bewertungen können erkannt und behandelt werden, indem verschiedene Maßnahmen ergriffen werden:

Konsistenzprüfung: Es ist wichtig, die Konsistenz der Bewertungen zu überprüfen, indem mehrere Ausführungen desselben Textes durchgeführt werden. Wenn die Ergebnisse stark variieren, deutet dies auf mögliche Inkonsistenzen oder Halluzinationen hin.

Filterung von Neutralität: Bei der Analyse von Bewertungen kann eine Filterung von Neutralität durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass neutrale Bewertungen nicht als positive oder negative interpretiert werden. Dies kann dazu beitragen, die Klarheit und Genauigkeit der extrahierten Bewertungen zu verbessern.

Mehrere Ausführungen: Durch die Durchführung mehrerer Ausführungen von ChatGPT für denselben Text können potenzielle Halluzinationen erkannt werden. Wenn die Ergebnisse stark variieren, kann dies auf Unsicherheiten oder ungenaue Inferenzen hinweisen.

Gewichtung von Bewertungen: Eine Gewichtung der Bewertungen basierend auf der Konsistenz und Zuverlässigkeit der Ergebnisse kann dazu beitragen, Inkonsistenzen zu reduzieren und eine robustere Entscheidungsgrundlage zu schaffen.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Inkonsistenzen und Halluzinationen in den von ChatGPT extrahierten Bewertungen erkannt und behandelt werden, um die Qualität der Entscheidungsmodelle zu verbessern.

Wie kann die Sensitivität von ChatGPT-Bewertungen reduziert werden, um robustere Entscheidungsmodelle zu erhalten?

Um die Sensitivität von ChatGPT-Bewertungen zu reduzieren und robustere Entscheidungsmodelle zu erhalten, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Intervallbewertungen: Statt einer einzelnen Bewertung kann ChatGPT gebeten werden, Intervallbewertungen zu liefern, um die Unsicherheit und Sensitivität der Ergebnisse zu verringern. Dies ermöglicht eine breitere Interpretation der Bewertungen.

Konsistenzprüfung: Durch die Überprüfung der Konsistenz der Bewertungen über verschiedene Ausführungen kann die Sensitivität reduziert werden. Konsistente Ergebnisse deuten auf zuverlässigere Bewertungen hin.

Gewichtung von Ergebnissen: Eine Gewichtung der Ergebnisse basierend auf der Zuverlässigkeit und Konsistenz der Bewertungen kann dazu beitragen, die Sensitivität zu verringern und eine stabilere Grundlage für Entscheidungsmodelle zu schaffen.

Berücksichtigung von Kontext: Die Berücksichtigung des Kontexts und der spezifischen Anforderungen des Entscheidungsproblems kann dazu beitragen, die Sensitivität von ChatGPT-Bewertungen zu reduzieren und genauere Ergebnisse zu erzielen.

Durch die Implementierung dieser Ansätze kann die Sensitivität von ChatGPT-Bewertungen reduziert werden, um robustere Entscheidungsmodelle zu erhalten.

Wie kann die Erklärbarkeit der Entscheidungen, die auf ChatGPT-basierten CDM-Modellen beruhen, verbessert werden?

Die Erklärbarkeit der Entscheidungen, die auf ChatGPT-basierten CDM-Modellen beruhen, kann verbessert werden, indem folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verwendung von Prompt-Design: Durch die Gestaltung präziser und spezifischer Prompts können die Ergebnisse von ChatGPT besser erklärt werden. Klare Anweisungen und Kontextinformationen können dazu beitragen, die Entscheidungsprozesse transparenter zu machen.

Interpretation von Ergebnissen: Es ist wichtig, die Ergebnisse von ChatGPT zu interpretieren und zu analysieren, um die zugrunde liegenden Gründe für die getroffenen Entscheidungen zu verstehen. Dies ermöglicht eine detaillierte Erklärung der Entscheidungsgrundlagen.

Visualisierung von Daten: Die Visualisierung der Daten und Ergebnisse kann die Erklärbarkeit verbessern, indem komplexe Informationen in leicht verständliche Formate umgewandelt werden. Grafiken, Diagramme und Tabellen können dazu beitragen, die Entscheidungsprozesse nachvollziehbar zu machen.

Feedback-Schleifen: Durch die Implementierung von Feedback-Schleifen können die Entscheidungsmodelle kontinuierlich verbessert und optimiert werden. Das Einbeziehen von Rückmeldungen und Anpassungen basierend auf den Ergebnissen kann die Erklärbarkeit und Genauigkeit der Modelle erhöhen.

Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen kann die Erklärbarkeit der Entscheidungen, die auf ChatGPT-basierten CDM-Modellen beruhen, verbessert werden, was zu transparenteren und verständlicheren Entscheidungsprozessen führt.