論文の概要: Humanlike Cognitive Patterns as Emergent Phenomena in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15501v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 02:26:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:22:12.511280
• Title: Humanlike Cognitive Patterns as Emergent Phenomena in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける創発現象としての人間的認知パターン
• Authors: Zhisheng Tang, Mayank Kejriwal,
• Abstract要約: 我々は、意思決定バイアス、推論、創造性の3つの重要な認知領域にわたって、大規模言語モデルの能力を体系的にレビューする。 意思決定では、LSMはいくつかの人間のようなバイアスを示すが、人間の観察するバイアスは欠落している。 GPT-4のような先進的なLCMは、人間のシステム2思考に似た熟考的推論を示し、小さなモデルは人間レベルの性能に欠ける。 LLMはストーリーテリングのような言語ベースの創造的なタスクに優れているが、現実の文脈を必要とする散発的な思考タスクに苦労する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9312156642007294
• License:
• Abstract: Research on emergent patterns in Large Language Models (LLMs) has gained significant traction in both psychology and artificial intelligence, motivating the need for a comprehensive review that offers a synthesis of this complex landscape. In this article, we systematically review LLMs' capabilities across three important cognitive domains: decision-making biases, reasoning, and creativity. We use empirical studies drawing on established psychological tests and compare LLMs' performance to human benchmarks. On decision-making, our synthesis reveals that while LLMs demonstrate several human-like biases, some biases observed in humans are absent, indicating cognitive patterns that only partially align with human decision-making. On reasoning, advanced LLMs like GPT-4 exhibit deliberative reasoning akin to human System-2 thinking, while smaller models fall short of human-level performance. A distinct dichotomy emerges in creativity: while LLMs excel in language-based creative tasks, such as storytelling, they struggle with divergent thinking tasks that require real-world context. Nonetheless, studies suggest that LLMs hold considerable potential as collaborators, augmenting creativity in human-machine problem-solving settings. Discussing key limitations, we also offer guidance for future research in areas such as memory, attention, and open-source model development.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における創発的パターンの研究は、心理学と人工知能の両方において大きな牽引力を獲得し、この複雑な景観を合成する包括的なレビューの必要性を動機付けている。 本稿では,3つの重要な認知領域(意思決定バイアス,推論,創造性)にまたがるLCMの能力を体系的にレビューする。 我々は,確立した心理学的テストに関する実証的研究を用いて,LLMのパフォーマンスと人間のベンチマークを比較した。 意思決定では、LCMはいくつかの人間のようなバイアスを示すが、人間で観察されるバイアスは欠如しており、人間の意思決定と部分的に一致した認知パターンが示されている。 GPT-4のような先進的なLCMは、人間のシステム2思考に似た熟考的推論を示し、小さなモデルは人間レベルの性能に欠ける。 LLMはストーリーテリングのような言語ベースの創造的なタスクに優れているが、現実の文脈を必要とする散発的な思考タスクに苦労する。 それでも研究は、LLMが人間と機械の問題解決における創造性を増強する共同作業者としてかなりの可能性を秘めていることを示唆している。 重要な制約を論じながら、メモリ、注意、オープンソースモデル開発といった分野における将来の研究のためのガイダンスも提供します。

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