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Experimente zur GPT-3.5-unterst¨utzten Entwicklung von Prozessmodellen
Schlagworte:GPT-3.5, Prozessmodellierung, Künstliche Intelligenz
Abstract
Noch können Prozessmodelle nicht automatisch aus textuellen Beschreibungen generiert werden. Die Vorteile einer solchen Technologie lägen in kürzeren Entwicklungszeiten und einer kohärenteren, weil algorithmischen Interpretation des Inputs. Dazu müssten Methoden der formalen Modellierung und der Linguistik kombiniert werden. Die aktuellen GPT-Modelle eröffnen gerade hinsichtlich der linguistischen Analyseneue Möglichkeiten. Dieser Beitrag untersucht, ob die Fähigkeiten von GPT-3.5, Texte zusammenzufassen, kausale Zusammenhänge zu erkennen oder Begriffe zu klassifizieren, auch ausreichen, um formale Prozessmodelle zu erstellen. Hierzu wurden systematisch Experimente zur Nutzung von GPT-3.5 durchgeführt. Dabei konnte beobachtet werden, dass die Resultate abh¨angig von den gewählten Transformer-Optionen erheblich variieren. Die Protokolle der Experimente werden in diesem Beitrag zusammengefasst und aus den Ergebnissen dann mögliche, künftige Forschungsaktivitäten abgeleitet.
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Copyright (c) 2023 Carlo Simon, Stefan Haag, Lara Zakfeld
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