論文の概要: Enhancing Creativity in Large Language Models through Associative Thinking Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06715v1
• Date: Thu, 9 May 2024 16:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 20:31:40.622242
• Title: Enhancing Creativity in Large Language Models through Associative Thinking Strategies
• Title（参考訳）: 連想的思考戦略による大規模言語モデルの創造性向上
• Authors: Pronita Mehrotra, Aishni Parab, Sumit Gulwani,
• Abstract要約: 人間の創造性を高めるための連想的思考戦略が発見されている。 異なる概念を接続する大規模言語モデルが創造的なアウトプットを増大させるかどうかを検討する。 以上の結果から, 連想的思考技術を活用することで, vGPT-4の応答の独創性を大幅に向上させることができることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.09055730592338
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the enhancement of creativity in Large Language Models (LLMs) like vGPT-4 through associative thinking, a cognitive process where creative ideas emerge from linking seemingly unrelated concepts. Associative thinking strategies have been found to effectively help humans boost creativity. However, whether the same strategies can help LLMs become more creative remains under-explored. In this work, we investigate whether prompting LLMs to connect disparate concepts can augment their creative outputs. Focusing on three domains -- Product Design, Storytelling, and Marketing -- we introduce creativity tasks designed to assess vGPT-4's ability to generate original and useful content. By challenging the models to form novel associations, we evaluate the potential of associative thinking to enhance the creative capabilities of LLMs. Our findings show that leveraging associative thinking techniques can significantly improve the originality of vGPT-4's responses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,vGPT-4のような大規模言語モデル(LLM)における創造性向上を連想的思考を通じて論じる。 社会的な思考戦略は、人間が創造性を高めるのに効果的に役立つ。 しかし、LLMがより創造的になるのに同じ戦略が役立つかどうかは未定のままである。 本研究では,異なる概念を繋ぐLLMが創造的なアウトプットを増大させるかどうかを検討する。 プロダクトデザイン、ストーリーテリング、マーケティングの3つの領域に焦点を当て、私たちは、vGPT-4のオリジナルで有用なコンテンツを生成する能力を評価するために設計された創造性タスクを導入します。 モデルに挑戦して新しい協会を形成することにより,LLMの創造性を高めるための連想的思考の可能性を評価する。 以上の結果から, 連想的思考技術を活用することで, vGPT-4の応答の独創性を大幅に向上させることができることが示唆された。

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