論文の概要: Divergent Creativity in Humans and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13012v1
• Date: Mon, 13 May 2024 22:37:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 02:58:21.281991
• Title: Divergent Creativity in Humans and Large Language Models
• Title（参考訳）: 人間と大言語モデルにおける多様性の創造性
• Authors: Antoine Bellemare-Pepin, François Lespinasse, Philipp Thölke, Yann Harel, Kory Mathewson, Jay A. Olson, Yoshua Bengio, Karim Jerbi,
• Abstract要約: 最近の大規模言語モデルの能力の急上昇は、人間の能力に似た創造性レベルに近づいている、という主張につながっている。 我々は、創造科学の最近の進歩を活用して、最先端のLLMと10万人の実質的なデータセットの両方において、多様な創造性を詳細に分析するためのフレームワークを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.67363469600804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The recent surge in the capabilities of Large Language Models (LLMs) has led to claims that they are approaching a level of creativity akin to human capabilities. This idea has sparked a blend of excitement and apprehension. However, a critical piece that has been missing in this discourse is a systematic evaluation of LLM creativity, particularly in comparison to human divergent thinking. To bridge this gap, we leverage recent advances in creativity science to build a framework for in-depth analysis of divergent creativity in both state-of-the-art LLMs and a substantial dataset of 100,000 humans. We found evidence suggesting that LLMs can indeed surpass human capabilities in specific creative tasks such as divergent association and creative writing. Our quantitative benchmarking framework opens up new paths for the development of more creative LLMs, but it also encourages more granular inquiries into the distinctive elements that constitute human inventive thought processes, compared to those that can be artificially generated.
• Abstract（参考訳）: 最近のLLM(Large Language Models)の能力の急上昇は、人間の能力に似た創造性レベルに近づいている、という主張につながっている。 このアイデアは興奮と不安の混合を引き起こした。 しかし、この言説に欠けている重要な点は、特に人間の散発的思考と比較して、LLMの創造性を体系的に評価することである。 このギャップを埋めるために、創造科学の最近の進歩を活用して、最先端のLCMと10万人の実質的なデータセットの両方において、多様な創造性を詳細に分析するためのフレームワークを構築します。 LLMは、分岐関連や創造的執筆といった特定の創造的タスクにおいて、人間の能力を上回ることができることを示す証拠が発見された。 我々の量的ベンチマークフレームワークは、より創造的なLCMを開発するための新しい道を開くが、人工的に生成できるものに比べて、人間の創発的思考プロセスを構成する特徴的な要素についてよりきめ細やかな問い合わせを奨励する。

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