論文の概要: Guided scenarios with simulated expert personae: a remarkable strategy
to perform cognitive work
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03104v1
- Date: Sat, 3 Jun 2023 00:56:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 19:09:03.479786
- Title: Guided scenarios with simulated expert personae: a remarkable strategy
to perform cognitive work
- Title（参考訳）: シミュレートされたエキスパート・パーソナライズによる指導シナリオ--認知作業を行うための驚くべき戦略
- Authors: David Van Buren
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の知識と文学の実質的なコーパスに基づいて訓練され、そのコーパスから大量の事実を生産的に処理する。
驚くべきことに、彼らはコーパス内で捕獲されたペルソナの行動を再現することもできます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) trained on a substantial corpus of human
knowledge and literature productively work with a large array of facts from
that corpus. Surprisingly, they are also able to re-create the behaviors of
personae that are captured within the corpus. By forming teams of simulated
personae, supplying contexts that set the stage, and providing gentle prompts,
one can move through scenarios that elicit expert behavior to perform
meaningful cognitive work. The power of this strategy is demonstrated with two
examples, one attacking factuality of LLM responses and the other reproducing a
very recently published result in quantum optics.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の知識と文学の実質的なコーパスに基づいて訓練され、そのコーパスから大量の事実を扱う。
驚くべきことに、彼らはコーパス内で捕獲されたペルソナの行動を再現することもできます。
シミュレーションされたペルソナのチームを形成し、ステージを設定するコンテキストを提供し、穏やかなプロンプトを提供することで、専門家の振る舞いを導き出し、有意義な認知作業を行うことができる。
この戦略の威力は、llm応答の事実性を攻撃することと、量子光学において最近発表された結果を再現することの2つの例で示される。
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