論文の概要: Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13988v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 13:24:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 14:29:24.615021
• Title: Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods
• Title（参考訳）: 機械心理学:心理学的手法を用いた大規模言語モデルにおける創発的能力と行動の調査
• Authors: Thilo Hagendorff
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。 本稿では「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。 機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are currently at the forefront of intertwining AI systems with human communication and everyday life. Due to rapid technological advances and their extreme versatility, LLMs nowadays have millions of users and are at the cusp of being the main go-to technology for information retrieval, content generation, problem-solving, etc. Therefore, it is of great importance to thoroughly assess and scrutinize their capabilities. Due to increasingly complex and novel behavioral patterns in current LLMs, this can be done by treating them as participants in psychology experiments that were originally designed to test humans. For this purpose, the paper introduces a new field of research called "machine psychology". The paper outlines how different subfields of psychology can inform behavioral tests for LLMs. It defines methodological standards for machine psychology research, especially by focusing on policies for prompt designs. Additionally, it describes how behavioral patterns discovered in LLMs are to be interpreted. In sum, machine psychology aims to discover emergent abilities in LLMs that cannot be detected by most traditional natural language processing benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。 急速な技術進歩と極端な汎用性により、LLMは今や数百万人のユーザを抱えており、情報検索、コンテンツ生成、問題解決などの主要なゴート技術になりつつある。 そのため、その能力を徹底的に評価し、精査することが重要である。 現在のllmでは、ますます複雑で新しい行動パターンがみられるため、もともと人間をテストするために設計された心理学実験の参加者として扱うことができる。 そこで本研究では,「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。 この論文は、心理学の異なるサブフィールドがLLMの行動テストにどのように影響するかを概説する。 機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。 さらに、LLMで発見された行動パターンがどのように解釈されるかを記述する。 要約すると、機械心理学は従来の自然言語処理ベンチマークでは検出できないLLMの創発的能力を発見することを目的としている。

関連論文リスト

• PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.16513246245401]
  社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。 モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:13:22Z)
• Human-Modeling in Sequential Decision-Making: An Analysis through the Lens of Human-Aware AI [20.21053807133341]
  私たちは、人間を意識したAIシステムを構成するものの説明を提供しようとしています。 人間を意識したAIはデザイン指向のパラダイムであり、人間と対話するかもしれないモデリングの必要性に焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:17:52Z)
• Visual cognition in multimodal large language models [12.603212933816206]
  近年の進歩は、人間のような認知能力をエミュレートする可能性への関心を再燃させた。 本稿では、直観物理学、因果推論、直観心理学の分野における視覚に基づく大規模言語モデルの現状を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:58:34Z)
• Modeling Human Behavior Part I -- Learning and Belief Approaches [0.0]
  探索とフィードバックを通じて行動のモデルや方針を学ぶ手法に焦点を当てる。 次世代の自律的適応システムは、主にAIエージェントと人間がチームとして一緒に働く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T07:33:49Z)
• From Psychological Curiosity to Artificial Curiosity: Curiosity-Driven Learning in Artificial Intelligence Tasks [56.20123080771364]
  心理学的好奇心は、探索と情報取得を通じて学習を強化するために、人間の知性において重要な役割を果たす。 人工知能(AI)コミュニティでは、人工好奇心は効率的な学習に自然な本質的な動機を与える。 CDLはますます人気を博し、エージェントは新たな知識を学習するために自己動機付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T17:07:03Z)
• WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.4875156387271]
  我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。 そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:25:21Z)
• AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning [60.35621718321559]
  直観心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神変数を推論する能力です。 他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。 本稿では,プロシージャが生成する3dアニメーション,エージェントを4つのシナリオで構成したベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T14:58:23Z)
• Reinforcement Learning and its Connections with Neuroscience and Psychology [0.0]
  我々は,脳内の学習と意思決定をモデル化するための候補として,強化学習が有望な候補であることを示す神経科学と心理学の両方の知見をレビューした。 次に、このRLと神経科学と心理学の関係と、AIと脳科学の両方の研究の進展における役割について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T04:29:15Z)
• Machine Common Sense [77.34726150561087]
  機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである 本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T13:59:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。