論文の概要: Mind meets machine: Unravelling GPT-4's cognitive psychology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11436v2
• Date: Wed, 12 Apr 2023 15:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 17:40:55.054786
• Title: Mind meets machine: Unravelling GPT-4's cognitive psychology
• Title（参考訳）: mind meets machine: gpt-4の認知心理学を解き放つ
• Authors: Sifatkaur Dhingra, Manmeet Singh, Vaisakh SB, Neetiraj Malviya, Sukhpal Singh Gill
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルのタスクを実行する能力がますます高まっている強力なツールとして出現している。 本研究は,CommonsenseQA, SuperGLUE, MATH, HANSなどのデータセットにおけるGPT-4の性能評価に焦点を当てた。 GPT-4は,従来の最先端モデルと比較して認知心理学的タスクにおいて高い精度を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7302002320865727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cognitive psychology delves on understanding perception, attention, memory, language, problem-solving, decision-making, and reasoning. Large language models (LLMs) are emerging as potent tools increasingly capable of performing human-level tasks. The recent development in the form of GPT-4 and its demonstrated success in tasks complex to humans exam and complex problems has led to an increased confidence in the LLMs to become perfect instruments of intelligence. Although GPT-4 report has shown performance on some cognitive psychology tasks, a comprehensive assessment of GPT-4, via the existing well-established datasets is required. In this study, we focus on the evaluation of GPT-4's performance on a set of cognitive psychology datasets such as CommonsenseQA, SuperGLUE, MATH and HANS. In doing so, we understand how GPT-4 processes and integrates cognitive psychology with contextual information, providing insight into the underlying cognitive processes that enable its ability to generate the responses. We show that GPT-4 exhibits a high level of accuracy in cognitive psychology tasks relative to the prior state-of-the-art models. Our results strengthen the already available assessments and confidence on GPT-4's cognitive psychology abilities. It has significant potential to revolutionize the field of AI, by enabling machines to bridge the gap between human and machine reasoning.
• Abstract（参考訳）: 認知心理学は、知覚、注意、記憶、言語、問題解決、意思決定、推論を理解することに集中する。 大規模言語モデル(llm)は、人間レベルのタスクを実行するための強力なツールとして登場している。 GPT-4の形での最近の発展と、人間の試験と複雑な問題に複雑なタスクが成功し、LLMが完全な知能の道具になるという自信が増した。 GPT-4の報告は認知心理学的タスクのパフォーマンスを示しているが、既存の確立されたデータセットによるGPT-4の総合的な評価が必要である。 本研究では,コモンセンスカ,スーパーグルー,数学,ハンスなどの認知心理学データセットにおけるgpt-4の性能評価に焦点を当てた。 そこで我々は,GPT-4が認知心理学をどのように処理し,文脈情報と統合するかを理解し,その反応を生成できる認知過程の洞察を与える。 GPT-4は,従来の最先端モデルと比較して認知心理学的タスクにおいて高い精度を示す。 その結果, GPT-4の認知心理学的能力に対する評価と信頼性が向上した。 機械が人間と機械の推論のギャップを埋めることによって、AIの分野に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。

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