論文の概要: Word Synchronization Challenge: A Benchmark for Word Association Responses for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08312v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 11:30:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:47:51.663322
• Title: Word Synchronization Challenge: A Benchmark for Word Association Responses for LLMs
• Title（参考訳）: 単語同期化チャレンジ:LLMにおける単語連想応答のベンチマーク
• Authors: Tanguy Cazalets, Joni Dambre,
• Abstract要約: 本稿では,人-コンピュータインタラクション(HCI)における大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいベンチマークであるWord Synchronization Challengeを紹介する。 このベンチマークでは、動的ゲームライクなフレームワークを使用して、単語アソシエーションを通じて人間の認知プロセスを模倣するLLMの能力をテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.352318127577628
• License:
• Abstract: This paper introduces the Word Synchronization Challenge, a novel benchmark to evaluate large language models (LLMs) in Human-Computer Interaction (HCI). This benchmark uses a dynamic game-like framework to test LLMs ability to mimic human cognitive processes through word associations. By simulating complex human interactions, it assesses how LLMs interpret and align with human thought patterns during conversational exchanges, which are essential for effective social partnerships in HCI. Initial findings highlight the influence of model sophistication on performance, offering insights into the models capabilities to engage in meaningful social interactions and adapt behaviors in human-like ways. This research advances the understanding of LLMs potential to replicate or diverge from human cognitive functions, paving the way for more nuanced and empathetic human-machine collaborations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人-コンピュータインタラクション(HCI)における大規模言語モデル(LLM)を評価するための新しいベンチマークであるWord Synchronization Challengeを紹介する。 このベンチマークでは、動的ゲームライクなフレームワークを使用して、単語アソシエーションを通じて人間の認知プロセスを模倣するLLMの能力をテストする。 複雑なヒューマンインタラクションをシミュレートすることで、HCIにおける効果的な社会的パートナーシップに不可欠な会話交換において、LLMが人間の思考パターンをどのように解釈し、調整するかを評価する。 最初の発見は、モデル高度化がパフォーマンスに与える影響を強調し、人間のような方法で意味のある社会的相互作用に関わり、行動に適応するモデル能力に関する洞察を提供する。 この研究は、LLMが人間の認知機能から複製または分岐する可能性を理解し、よりニュアンスで共感的な人間と機械のコラボレーションへの道を開く。

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