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核心概念
대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트 기반 프로세스 설명으로부터 프로세스 모델을 자동으로 생성하고 사용자 피드백을 통해 지속적으로 개선할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
摘要
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 프로세스 모델링의 유연성, 효율성 및 접근성을 높이는 프레임워크를 소개한다.
프레임워크의 주요 구성요소는 다음과 같다:
- 효과적인 프롬프팅 전략: 역할 지정, 지식 주입, 소량 학습, 부정적 프롬프팅 등을 통해 LLM의 프로세스 모델 생성 능력을 향상시킨다.
- 안전한 모델 생성 프로토콜: 예외 처리 메커니즘, 모델 품질 검증 등을 통해 신뢰할 수 있는 프로세스 모델을 생성한다.
- 사용자 피드백 기반 모델 개선: 사용자 피드백을 LLM에 반영하여 모델을 지속적으로 개선한다.
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.
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Process Modeling With Large Language Models
統計資料
프로세스 모델 생성 시 GPT-4는 대부분 2회 이내의 오류 처리 반복으로 초기 모델을 생성할 수 있었다.
Gemini의 경우 모델 생성 및 피드백 반영에 어려움을 겪었으며, 대부분의 경우 자동 오류 수정을 통해 초기 모델을 생성했다.
引述
"대규모 언어 모델(LLM)은 다양하고 광범위한 데이터셋으로 학습되어 자연어 처리, 복잡한 문제 해결, 실행 가능한 코드 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여준다."
"우리의 프레임워크는 LLM의 자연어 이해 및 텍스트 생성 기능을 활용하여 텍스트 기반 설명으로부터 프로세스 모델을 생성하고 최적화함으로써 프로세스 모델링의 유연성과 효율성을 높인다."
深入探究
질문 1
LLM을 활용할 수 있는 다른 비즈니스 프로세스 관리 분야는 무엇이 있을까?
LLM은 비즈니스 프로세스 관리 분야에서 다양한 응용 가능성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 프로세스 모니터링과 이상 감지, 프로세스 자동화, 프로세스 최적화, 프로세스 분석 등 다양한 작업에 LLM을 활용할 수 있습니다. 또한, LLM은 비즈니스 프로세스의 자동화 및 효율화를 위해 자연어 처리 및 텍스트 생성 능력을 활용하여 프로세스 설명서, 교육 자료, 프로세스 문서 작성 등에도 활용될 수 있습니다.
질문 2
LLM 기반 프로세스 모델링 시 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇이며, 이를 해결하기 위한 방안은 무엇일까?
LLM을 사용한 프로세스 모델링은 데이터 개인 정보 보호, 모델의 편향성, 모델의 해석 가능성 등과 같은 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 첫째로 데이터 개인 정보 보호를 위해 데이터 마스킹 및 익명화 기술을 도입하여 민감한 정보를 보호할 수 있습니다. 둘째로 모델의 편향성을 줄이기 위해 다양한 데이터를 사용하고 모델을 교정하는 과정을 거칠 수 있습니다. 마지막으로 모델의 해석 가능성을 높이기 위해 모델의 의사 결정 과정을 설명하는 기능을 추가하거나 모델의 결과를 해석할 수 있는 도구를 제공할 수 있습니다.
질문 3
LLM의 발전이 비즈니스 프로세스 관리 분야에 미칠 수 있는 장기적인 영향은 무엇일까?
LLM의 발전은 비즈니스 프로세스 관리 분야에 혁명적인 변화를 가져올 수 있습니다. LLM을 활용한 프로세스 모델링은 전문 지식이 필요한 기존의 방법에 비해 접근성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, LLM을 통해 자동화된 프로세스 모델링이 가능해지면서 프로세스 분석, 최적화, 모니터링 등의 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 될 것입니다. 이는 기업의 생산성 향상과 경쟁력 강화에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망됩니다.
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