論文の概要: Comparing Rationality Between Large Language Models and Humans: Insights and Open Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09798v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 18:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 21:25:23.881049
• Title: Comparing Rationality Between Large Language Models and Humans: Insights and Open Questions
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと人間間の連帯性の比較:洞察とオープンな質問
• Authors: Dana Alsagheer, Rabimba Karanjai, Nour Diallo, Weidong Shi, Yang Lu, Suha Beydoun, Qiaoning Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の急成長に焦点をあてる。 我々は,LLMの合理性と意思決定能力の増強において,人間フィードバックからの強化学習(RLHF)が果たす重要な役割を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.201550639431176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper delves into the dynamic landscape of artificial intelligence, specifically focusing on the burgeoning prominence of large language models (LLMs). We underscore the pivotal role of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in augmenting LLMs' rationality and decision-making prowess. By meticulously examining the intricate relationship between human interaction and LLM behavior, we explore questions surrounding rationality and performance disparities between humans and LLMs, with particular attention to the Chat Generative Pre-trained Transformer. Our research employs comprehensive comparative analysis and delves into the inherent challenges of irrationality in LLMs, offering valuable insights and actionable strategies for enhancing their rationality. These findings hold significant implications for the widespread adoption of LLMs across diverse domains and applications, underscoring their potential to catalyze advancements in artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の急成長に焦点をあてて,人工知能の動的景観を考察する。 我々は,LLMの合理性と意思決定能力の増強において,人間フィードバックからの強化学習(RLHF)が果たす重要な役割を強調した。 人間のインタラクションとLLM行動の複雑な関係を慎重に検討することにより、人間とLLMの合理性と性能格差に関する質問を探索し、特にチャット生成前訓練変圧器に注目した。 我々の研究は、LLMにおける不合理性の固有の課題を包括的に分析し、それらの合理性を高めるための貴重な洞察と実行可能な戦略を提供する。 これらの発見は、多種多様なドメインやアプリケーションにまたがるLLMの普及に重要な意味を持ち、人工知能の進歩を触媒する可能性を強調している。

関連論文リスト

• The LLM Effect: Are Humans Truly Using LLMs, or Are They Being Influenced By Them Instead? [60.01746782465275]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な分析タスクにおいて、人間のパフォーマンスに近い能力を示している。 本稿では,Human-LLMパートナーシップに着目した構造化ユーザスタディにより,特殊作業におけるLLMの効率と精度について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T02:30:18Z)
• Understanding the Human-LLM Dynamic: A Literature Survey of LLM Use in Programming Tasks [0.850206009406913]
  大規模言語モデル(LLM)はプログラミングプラクティスを変革し、コード生成活動に重要な機能を提供する。 本稿では,LLMがプログラミングタスクに与える影響を評価するユーザスタディから洞察を得た上で,プログラミングタスクにおけるそれらの使用に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T19:34:46Z)
• Cognitive LLMs: Towards Integrating Cognitive Architectures and Large Language Models for Manufacturing Decision-making [51.737762570776006]
  LLM-ACTRは、ヒトに適応し、多目的な意思決定を提供する新しいニューロシンボリックアーキテクチャである。 我々のフレームワークは、ACT-Rの内部決定過程の知識を潜在神経表現として抽出し、組み込む。 デザイン・フォー・マニュファクチャリング・タスクに関する我々の実験は、タスク性能の向上と基礎的意思決定能力の向上を両立させたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T11:49:53Z)
• Predicting and Understanding Human Action Decisions: Insights from Large Language Models and Cognitive Instance-Based Learning [0.0]
  大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがってその能力を実証している。 本稿では,LLMの推論と生成能力を利用して,2つの逐次意思決定タスクにおける人間の行動を予測する。 我々は,LLMの性能を,人間の経験的意思決定を模倣した認知的インスタンスベース学習モデルと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T14:13:06Z)
• Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models [58.52919374786108]
  大規模言語モデル(LLM)は、システムの異なる部分への介入の下で因果効果を推定することができる。 LLMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを実証分析して評価する。 我々は、様々な因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成し、介入に基づく推論の研究を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:15:56Z)
• Explaining Large Language Models Decisions Using Shapley Values [1.223779595809275]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の行動や認知過程をシミュレートするエキサイティングな可能性を開いた。 しかし, LLMを人体用スタンドインとして活用する妥当性は, いまだに不明である。 本稿では,モデルの出力に対する各プロンプト成分の相対的寄与を定量化するために,シェープリー値に基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T22:49:43Z)
• Large Language Models and Causal Inference in Collaboration: A Comprehensive Survey [46.4375135354838]
  因果推論は、自然言語処理(NLP)モデルの予測精度、公正性、堅牢性、説明可能性を高める可能性を示している。 生成型Large Language Models(LLM)の出現は、様々なNLPドメインに大きな影響を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T17:47:20Z)
• Should We Fear Large Language Models? A Structural Analysis of the Human Reasoning System for Elucidating LLM Capabilities and Risks Through the Lens of Heidegger's Philosophy [0.0]
  本研究では,Large Language Models(LLM)の能力とリスクについて検討する。 LLM内の単語関係の統計的パターンと、Martin Heidegger氏の概念である"ready-to-hand"と"present-at-hand"の間には、革新的な並列性がある。 以上の結果から, LLMには直接的説明推論と擬似論理推論の能力があるが, 真理的推論に乏しく, 創造的推論能力がないことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T19:40:53Z)
• From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for Coherent Physical Commonsense Reasoning [66.98861219674039]
  ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。 以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T19:46:04Z)
• Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.34029644009297]
  大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。 LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。 モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T01:00:50Z)

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。