Doc2AHP: LLM’lerle Karar Modellerinde Yeni Dönem
Doc2AHP: LLM’lerle Yapılandırılmış Karar Modellerinde Devrim
Doc2AHP, Analitik Hiyerarşi Süreci ilkeleriyle yönlendirilen, LLM tabanlı karar modellerinin doğruluk ve tutarlılığını artıran yeni bir çerçeve sunuyor.
Önemli Noktalar
- Doc2AHP, klasik karar teorisi ile büyük dil modellerinin yeteneklerini birleştiriyor.
- Çerçeve, manuel etiketleme veya uzman müdahalesine gerek duymadan çalışıyor.
- Yapısal ve sayısal tutarlılık için çoklu ajan ağırlıklandırma ve uyarlanabilir optimizasyon sağlanıyor.
Doc2AHP Nedir?
Doc2AHP, büyük dil modellerinin (LLM) genel anlam çıkarma becerilerini, Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) gibi klasik karar teorileriyle bütünleştiren yeni bir yapılandırılmış çıkarım çerçevesidir. Bu yaklaşım, karmaşık karar süreçlerinde mantıksal tutarlılığı ve güvenilirliği artırmayı hedefliyor.
Teknik Detaylar
Doc2AHP, AHP’nin yapısal ilkelerini kısıtlayıcı olarak kullanarak, LLM’lerin yapılandırılmamış dokümanlar üzerinde kısıtlı bir arama yapmasını sağlıyor. Böylece, karar ağaçlarındaki üst ve alt düğümler arasındaki mantıksal çıkarımlar zorunlu kılınıyor. Ayrıca, çoklu ajan ağırlıklandırma mekanizması ve uyarlanabilir tutarlılık optimizasyonu ile ağırlık dağılımının sayısal tutarlılığı garanti ediliyor.
Doc2AHP’nin Avantajları
- Uzmanlara bağımlılığı azaltarak, alanında uzman olmayan kullanıcıların da sıfırdan kaliteli karar modelleri oluşturmasını mümkün kılıyor.
- Mantıksal bütünlük ve görev doğruluğu açısından doğrudan üretken yöntemlere göre üstün performans sunuyor.
- Geniş ölçekli ve farklı alanlara kolayca uyarlanabilen, esnek bir çözüm sunuyor.
Sonuçlar ve Beklentiler
Yapılan deneysel çalışmalar, Doc2AHP’nin hem mantıksal bütünlük hem de alt görevlerdeki doğruluk açısından mevcut yöntemlere göre anlamlı bir üstünlük sağladığını ortaya koyuyor. 2026 yılı içinde, bu yaklaşımın karar desteği ve otomasyon alanında daha geniş uygulamalara öncülük etmesi bekleniyor.
Kaynak: arxiv.org