論文の概要: CogniDual Framework: Self-Training Large Language Models within a Dual-System Theoretical Framework for Improving Cognitive Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03381v2
• Date: Fri, 6 Sep 2024 09:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 13:05:05.326376
• Title: CogniDual Framework: Self-Training Large Language Models within a Dual-System Theoretical Framework for Improving Cognitive Tasks
• Title（参考訳）: Cognidual Framework:認知タスク改善のためのデュアルシステム理論フレームワーク内での大規模言語モデルの自己学習
• Authors: Yongxin Deng, Xihe Qiu, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Jing Pan, Yuan Cheng, Yinghui Xu, Wei Chu,
• Abstract要約: カーネマンの二重系理論は人間の意思決定過程を解明し、素早い直感的なシステム1と合理的なシステム2を区別する。 近年の大きな言語モデル (LLMs) は、認知タスクにおける人間レベルの習熟度に近づきやすいツールとして位置づけられている。 本研究では、自己学習を通じて、意図的な推論から直感的な応答へと進化するLLM(textbfCognidual Framework for LLMs, CFLLMs)について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.43278448546028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive psychology investigates perception, attention, memory, language, problem-solving, decision-making, and reasoning. Kahneman's dual-system theory elucidates the human decision-making process, distinguishing between the rapid, intuitive System 1 and the deliberative, rational System 2. Recent advancements have positioned large language Models (LLMs) as formidable tools nearing human-level proficiency in various cognitive tasks. Nonetheless, the presence of a dual-system framework analogous to human cognition in LLMs remains unexplored. This study introduces the \textbf{CogniDual Framework for LLMs} (CFLLMs), designed to assess whether LLMs can, through self-training, evolve from deliberate deduction to intuitive responses, thereby emulating the human process of acquiring and mastering new information. Our findings reveal the cognitive mechanisms behind LLMs' response generation, enhancing our understanding of their capabilities in cognitive psychology. Practically, self-trained models can provide faster responses to certain queries, reducing computational demands during inference.
• Abstract（参考訳）: 認知心理学は、知覚、注意、記憶、言語、問題解決、意思決定、推論を調査する。 カーネマンの二重系理論は人間の意思決定過程を解明し、素早い直感的なシステム1と合理的なシステム2を区別する。 近年の大きな言語モデル (LLMs) は、認知タスクにおける人間レベルの習熟度に近づきやすいツールとして位置づけられている。 それでも、LLMにおける人間の認知に類似した二重体系の枠組みの存在は未解明のままである。 本研究では, LLMの自己学習を通じて, 意図的な推論から直感的な応答へと進化し, 新たな情報の獲得と習得の過程をエミュレートすることを目的とした, CFLLM(textbf{Cognidual Framework for LLMs)を紹介した。 以上の結果から,LLMの反応生成の背景にある認知メカニズムが明らかとなり,認知心理学における認知能力の理解が深まることが示唆された。 実際、自己学習モデルは特定のクエリに対するより高速な応答を提供し、推論時の計算要求を減らすことができる。

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