[論文レビュー] A Reality check of the benefits of LLM in business

Cheung Ming|arXiv (Cornell University)|Jun 9, 2024

ERP Systems Implementation and Impact被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、実世界データで4つのアクセス可能な大規模言語モデル（LLMs）をテストし、バイアス、文脈理解、プロンプト感受性の限界を強調しつつ、LLMsのビジネスプロセスへの有用性と readiness を実証的に評価している。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance in language understanding and generation tasks by leveraging vast amounts of online texts. Unlike conventional models, LLMs can adapt to new domains through prompt engineering without the need for retraining, making them suitable for various business functions, such as strategic planning, project implementation, and data-driven decision-making. However, their limitations in terms of bias, contextual understanding, and sensitivity to prompts raise concerns about their readiness for real-world applications. This paper thoroughly examines the usefulness and readiness of LLMs for business processes. The limitations and capacities of LLMs are evaluated through experiments conducted on four accessible LLMs using real-world data. The findings have significant implications for organizations seeking to leverage generative AI and provide valuable insights into future research directions. To the best of our knowledge, this represents the first quantified study of LLMs applied to core business operations and challenges.

研究の動機と目的

• LLMs のビジネスプロセスにおける有用性と準備性を評価する。
• バイアス、文脈理解、プロンプト感度など、LLMs の制約を評価する。
• 複数のアクセス可能なLLMs を対象とした実データを用いた実験を実施して能力を定量化する。
• 組織への示唆と将来の研究の方向性を提供する。

提案手法

• 一般的なLLMsとそのビジネス利用ケースの調査と議論。
• 4つのアクセス可能なLLMs からの実データを用いて、有用性と能力をテストする実験。
• プロジェクト計画の参考文献を提案する能力をテストすることでバイアス分析。
• 自然言語の質問からSQLクエリを生成するコード生成実験。
• 関連する文脈を提供する重要性を示す文脈的プロンプト実験。
• Poe をラッパーとして使用し、複数のウェブベースLLMs にアクセスして応答収集を自動化。

Figure 1. Examples of a question on LLM with different prompts: (a) the question only; (b) write for sales, (c) write for data scientists.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビジネス文脈における計画、実装、提供、意思決定のためのLLMsの有用性はどの程度か？
• RQ2 ビジネスアプリケーションにおけるLLMs の主な限界は何か（バイアス、文脈理解、プロンプト感度）？
• RQ3 文学レビューの参考文献生成やビジネス質問からのSQLコード生成などのタスクで、LLMs はどれくらいの性能を発揮するか？
• RQ4 文脈とプロンプト設計がビジネスのタスクにおけるLLMs の出力にどの程度影響を与えるか？

主な発見

• Claude-instant はバイアス関連の実験において、参考文献生成の平均一致率が最も高く、約1.9/50であった。
• ChatGPT は平均約1.73件の一致した参考文献を達成し、Claude-instant に遅れを取った。
• LLMs は単一テーブルのSQLクエリには、複数テーブルの文脈を要するジョインよりも高い性能を示す。
• プロンプト感度は出力に大きく影響し、プロンプトに適切な文脈を提供する必要性を強調する。
• LLMs は複雑な推論と文脈の処理、コード生成や多テーブルデータ分析のようなタスクで苦戦しており、いくつかのビジネス用途には準備性が限られていることを示唆している。

Figure 2. Example of questions on different LLM: (a) ChatGPT; (b) Claude; (c) Llama; (d) PaLM