Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

論文の概要: Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05032v1
Date: Thu, 09 Jan 2025 07:44:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-10 14:00:40.912166
Title: Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるヒューマンライクな応答の強化
Authors: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş,
Abstract要約: 我々は、AIシステムにおける自然言語理解、会話のコヒーレンス、感情的知性を高める技術に焦点を当てている。この研究は、多様なデータセットによる微調整、心理学的原則の取り入れ、人間の推論パターンをよりよく模倣するモデルの設計など、さまざまなアプローチを評価している。
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Abstract: This paper explores the advancements in making large language models (LLMs) more human-like. We focus on techniques that enhance natural language understanding, conversational coherence, and emotional intelligence in AI systems. The study evaluates various approaches, including fine-tuning with diverse datasets, incorporating psychological principles, and designing models that better mimic human reasoning patterns. Our findings demonstrate that these enhancements not only improve user interactions but also open new possibilities for AI applications across different domains. Future work will address the ethical implications and potential biases introduced by these human-like attributes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をより人間らしくすることの進歩について考察する。我々は、AIシステムにおける自然言語理解、会話のコヒーレンス、感情的知性を高める技術に焦点を当てている。この研究は、多様なデータセットによる微調整、心理学的原則の取り入れ、人間の推論パターンをよりよく模倣するモデルの設計など、さまざまなアプローチを評価している。我々の発見は、これらの拡張がユーザーインタラクションを改善するだけでなく、異なるドメインにわたるAIアプリケーションに新たな可能性を開くことを示しています。今後の研究は、これらの人間のような属性によってもたらされる倫理的意味と潜在的なバイアスに対処する。

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