Oct, 2022

大语言模型不是零 - shot 通信者

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TL;DR这篇论文研究 LLMs 在理解语境方面的能力，通过实验发现目前的 LLMs 模型在完成只需要二进制推断的对话时表现平庸，需要进一步研究如何使得 LLMs 适应更贴合人类意图的对话模式。
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发现论文，激发创造
  • 基于 LLMs 的贝叶斯统计建模

    利用贝叶斯统计模型，研究了大型语言模型（LLMs）在人类行为预测方面的类人特性，发现 LLMs 不能准确捕获人类数据的各项细节，但在聚合和条件水平的预测方面可以有效适配人类数据，显示出某些不同的方法可以使其得到充分的分布式预测。

    Jun, 2024

  • 评估统计语言模型作为实用推理器

    本文考察了大型语言模型对语言习得中的概率关系和上下文敏感性建模的能力，并针对基于强度先验条件的语境下的 pragmatism utterances 进行了阈值估计实验。结果表明该方法成功地推导出了一些复杂 pragmatic utterances 相关的人类类似信息分布，但对于否定的组成较为困难。

    May, 2023

  • 大型语言模型在语言学习中的口语智能

    评估大语言模型在教育中的功效，特别是在口语学习领域，引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现，研究不同提示技术对模型性能的影响，发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解，但在解决现实世界问题的推理方面存在限制，并初步探讨了对话交流的发现。

    Aug, 2023

  • 语言模型作为代理模型

    语言模型仅通过文本训练，但仍然可以推断和表示产生语境的人的代理人属性，包括细粒度的交际意图和抽象的信仰和目标，并被用于构建通信和行为系统。

    Dec, 2022

  • 大型语言模型理解逻辑还是仅仅模仿语境？

    大型语言模型在逻辑推理和符号推理等复杂场景中表现出色，但其在理解逻辑规则上存在限制，本文通过反事实方法探讨了大型语言模型的推理能力，强调了加强机制以确保其可靠的逻辑推理的需求。

    Feb, 2024

  • 作为零样本人类模型的大型语言模型用于人机交互

    本文探索了使用大型语言模型作为 HRI 的 0 模型的潜力，并在三个社交数据集上进行了实验，结果显示 LLMs 能够实现与定制模型相当的性能，同时还讨论了当前的限制。基于我们的发现，我们展示了 LLM 人类模型如何集成到社交机器人的规划过程中并应用于 HRI 场景。我们的结果表明 LLMs 为 HRI 的人类建模提供了一种有前途但不完整的方法。

    Mar, 2023

  • 上下文中的模拟揭示了大型语言模型的实力和偏见

    研究表明，LLMs 能够在上下文中扮演不同的角色，这种扮演可以揭示它们的潜在优势和偏见。

    May, 2023

  • 大型语言模型在代词解释中部分预先启动

    通过对实验文本进行语言模式的分析，发现大型语言模式在语言偏见的适应方面与人类存在一定的相似性，但是在情境学习的环境下，大型语言模式与人类的偏见适应存在差异。

    May, 2023

  • 大型语言模型：当前辩论的细腻需求和实用角度下的理解

    当前大型语言模型（LLMs）在生成符合语法、流畅的文本方面无与伦比。这篇论文针对 LLMs 的能力进行了辩论，并通过批判性评估三个经常在批评中出现的观点来展示 LLMs 仍需更多细化。其次，文章从实证和理论的角度提出了对 LLMs 中 “真正” 的理解和意向性的实用观点，并讨论了在何种情况下将心理状态归因于 LLMs 对于这一日益重要的技术在社会中具有实用的哲学背景。

    Oct, 2023

  • 语言模型与关键的语法构造符合人类判断

    大型语言模型能否像人类一样进行语言普适性推断？通过重新评估 Dentella 等人的研究，我们发现，大型语言模型不仅总体上准确性很高，而且还能捕捉到人类语言判断的细微差异。

    Jan, 2024