論文の概要: Human-like Category Learning by Injecting Ecological Priors from Large Language Models into Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01821v2
• Date: Tue, 28 May 2024 07:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 03:38:05.939148
• Title: Human-like Category Learning by Injecting Ecological Priors from Large Language Models into Neural Networks
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルからニューラルネットワークへの生態的優先順位の注入による人間的なカテゴリー学習
• Authors: Akshay K. Jagadish, Julian Coda-Forno, Mirko Thalmann, Eric Schulz, Marcel Binz,
• Abstract要約: 我々は、生態学的に合理的なメタ学習推論(ERMI)と呼ばれるモデルのクラスを開発する。 ERMIは2つの異なる実験で、人間のデータを他の7つの認知モデルより定量的に説明します。 ERMIの生態学的に有効な事前評価により,OpenML-CC18分類ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.213829427624407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ecological rationality refers to the notion that humans are rational agents adapted to their environment. However, testing this theory remains challenging due to two reasons: the difficulty in defining what tasks are ecologically valid and building rational models for these tasks. In this work, we demonstrate that large language models can generate cognitive tasks, specifically category learning tasks, that match the statistics of real-world tasks, thereby addressing the first challenge. We tackle the second challenge by deriving rational agents adapted to these tasks using the framework of meta-learning, leading to a class of models called ecologically rational meta-learned inference (ERMI). ERMI quantitatively explains human data better than seven other cognitive models in two different experiments. It additionally matches human behavior on a qualitative level: (1) it finds the same tasks difficult that humans find difficult, (2) it becomes more reliant on an exemplar-based strategy for assigning categories with learning, and (3) it generalizes to unseen stimuli in a human-like way. Furthermore, we show that ERMI's ecologically valid priors allow it to achieve state-of-the-art performance on the OpenML-CC18 classification benchmark.
• Abstract（参考訳）: エコロジー的合理性(Ecoological rationality)とは、人間は環境に適応した合理的エージェントである、という概念を指す。 しかしながら、この理論を検証することは、どのタスクがエコロジー的に有効かを定義するのが困難であることと、これらのタスクに合理的なモデルを構築することの2つの理由から難しいままである。 本研究では,大規模言語モデルが実世界の課題の統計に合致する認知タスク,特にカテゴリ学習タスクを生成できることを示し,最初の課題に対処する。 本稿では,これらの課題に適応した有理的エージェントをメタラーニングの枠組みを用いて導き,生態学的に合理的なメタラーニング推論(ERMI)と呼ばれるモデルのクラスに導出する。 ERMIは2つの異なる実験で、人間のデータを他の7つの認知モデルより定量的に説明します。 さらに、質的なレベルで人間の行動にマッチする:(1)人間が難しいと感じるのと同じタスクを見つけ、(2)学習でカテゴリーを割り当てる模範的な戦略に頼りやすくなり、(3)人間のような方法で見えない刺激に一般化する。 さらに、ERMIの生態学的に有効な事前評価により、OpenML-CC18分類ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することができることを示す。

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