แนวคิดหลัก
Die Einbindung eines großen Sprachmodells wie ChatGPT in die umfassende pyDecision-Bibliothek mit 70 MCDA-Methoden ermöglicht eine interaktive und intuitive Herangehensweise an komplexe Entscheidungsprobleme.
บทคัดย่อ
Die Studie präsentiert die pyDecision-Bibliothek, eine umfassende Python-Bibliothek mit 70 MCDA-Methoden wie AHP, TOPSIS und PROMETHEE. Neben der breiten Methodenpalette bietet pyDecision auch Visualisierungstools für eine intuitivere Ergebnisinterpretation. Darüber hinaus ist pyDecision mit ChatGPT, einem fortschrittlichen Großsprachmodell, integriert, sodass Entscheidungsträger die Ergebnisse verschiedener Methoden diskutieren und vergleichen können, was zu einem interaktiveren und intuitiven Verständnis der Lösungen führt.
Große Sprachmodelle sind zwar zweifellos leistungsfähig, können aber auch eine zweischneidige Klinge sein. Ihre Antworten können ohne eine gründliche Überprüfung ihrer Ausgaben irreführend sein, insbesondere für Forscher ohne tiefes Fachwissen. Es ist unerlässlich, ihre Erkenntnisse mit einem kritischen Auge und einer soliden Grundlage in dem relevanten Fachgebiet anzugehen.
Die Integration von MCDA-Methoden und ChatGPT macht pyDecision zu einem wichtigen Beitrag für die wissenschaftliche Gemeinschaft, da es eine unschätzbare Ressource für Forscher, Praktiker und Entscheidungsträger ist, die komplexe Entscheidungsprobleme navigieren und die am besten geeigneten Lösungen auf der Grundlage von MCDA-Methoden suchen.
สถิติ
Die Entscheidungsalternativen müssen sieben verschiedene Attribute erfüllen, von denen drei vorteilhaft (max) und vier nicht vorteilhaft (min) sind.
Die Gewichte für die Attribute wurden von Rao (2006) und Manshadi et al. (2007) festgelegt.
คำพูด
"Große Sprachmodelle sind zweifellos leistungsfähig, können aber auch eine zweischneidige Klinge sein. Ihre Antworten können ohne eine gründliche Überprüfung ihrer Ausgaben irreführend sein, insbesondere für Forscher ohne tiefes Fachwissen."
"Die Integration von MCDA-Methoden und ChatGPT macht pyDecision zu einem wichtigen Beitrag für die wissenschaftliche Gemeinschaft, da es eine unschätzbare Ressource für Forscher, Praktiker und Entscheidungsträger ist, die komplexe Entscheidungsprobleme navigieren und die am besten geeigneten Lösungen auf der Grundlage von MCDA-Methoden suchen."