cognitive modeling | BriefGPT

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LLMs 中的分布式推理：多跳推理中的并行推理过程
大型语言模型具有出色的能力来执行需要思考过程的任务，本研究引入了一种新颖且可解释的分析方法，探讨了大型语言模型内部的多跳推理过程，揭示了模型通过简单线性变换来建模组合推理问题的预测过程，并且发现网络的中间层生成高度可解释的嵌入，代表了多跳问
PDF15 days ago
Scilab-RL：用于高效强化学习和认知建模研究的软件框架
通过 Scilab-RL 软件框架，研究人员能够有效进行认知建模和强化学习方面的研究，特别注重基于目标的强化学习和实验可视化，最大限度地提高研究产出。
PDF5 months ago
在主动认知测试中应用的分布隐变量模型
在这篇论文中，我们探索了利用潜变量建模在同时学习许多相关变量的条件下进行认知测试的方法，并提出了一种活跃学习框架，可以更高效地进行认知测试电池。通过在整个人群中对潜在空间进行联合训练，将个体的测试结果嵌入到潜在空间中，从而利用了单个参与者的
PDF7 months ago
大型语言模型的心理测量预测能力
语言模型的下一个词概率已成功模拟了人类阅读行为。然而，在此基础上的研究表明，为了提供人类首选回答而进行的指导调整反而降低了大型语言模型在计算心理语言学视角下的心理测量预测能力。此外，使用特定语言学假设的提示方法仍然不如基础语言模型，暗示最近
PDF8 months ago
AI 增强了我们的效能，我毫不怀疑这款产品也会如此：对 AI 的负面描述对安慰剂效应没有影响
通过安慰剂效应，增加人工智能期望有利于提高人工智能与人类之间的互动表现。但是，过低的期望可能导致无安慰剂效应。通过伪装的人工智能的实验，我们发现参与者在高期望下表现更好，这主要归因于他们收集了更多的信息。进一步的研究验证了负面的人工智能描述
PDF9 months ago
语言模型是实用演讲者
本文通过概率认知模型解释了语言模型的运行方式，尤其是展示了通过强化学习从人类反馈中优化的大型语言模型实现了一种类似于 Kahneman 快慢思考模型的思维模型，并讨论了强化学习作为快慢思考模型的局限性，并提出了扩展此框架的方向。总的来说，我
PDFa year ago
EMNLP基於 GPT-2 注意力模式的熵和距離預測器，預測閱讀時間超過 GPT-2 驚奇值
本文探讨了 Transformer-based 大型语言模型的自我注意力机制在认知建模领域中的作用，提出了基于熵和距离的预测器，并证明了在使用与 GPT-2 语言模型相关的数据进行回归实验时，距离预测器相较于基于 surprisal 的预测
PDF2 years ago
实现普遍认知模型的架构的类比概念记忆
本文探讨了如何在使用 Soar 的过程中将模拟处理的计算模型引入，以实现从交互式获得的示例进行概念获取。我们提出了一种新的类比概念记忆，可以快速学习在环境中识别并选择操作的多种新概念。
PDF2 years ago
使用认知架构来考虑 AI 系统设计和开发中的反黑倾向
本文探讨了认知建模如何帮助我们思考种族歧视对人工智能系统设计与开发的影响，其中使用了 ACT-R/Φ 认知架构和现有知识图谱系统 ConceptNet 来考虑这个问题。同时，文章还介绍了种族歧视、人类和计算认知建模之间的关系，呼吁在认知建模
PDF2 years ago
EMNLP上下文限制使神经语言模型更接近人类
本文研究了语言模型在认知建模和工程研究中的应用，提出了现代神经 LM 的局限性，其中与人类阅读过程相比，存在上下文访问能力的差异。限制 LM 上下文访问可以提高其模拟人类阅读行为的能力，同时将句法偏好纳入 LM 的上下文访问中也可以增强其认
PDF2 years ago
ICLR基于自编码器的声学词嵌入分析
本文研究了六种语言中通过序列编码 - 解码模型学习到的声学词嵌入的基本属性，展示了其表示空间中包含单词的绝对时长和说话者信息，且在这些 AWE 的表示空间内，单词的嵌入距离会随着它们的语音差异而增加，且表现出词语起始偏置，证明了 AWE 作
PDF4 years ago
ACL语言学理论中的循环神经网络：重访 Pinker 和 Prince（1988 年）以及过去式争论
研究 NLP 中神经网络在认知建模中的作用，以经典案例研究为基础，提出了使用现代 NLP 系统中的编码器 - 解码器网络架构可以克服早期模型不足之处的可能性，证明现代神经网络在语言和认知建模中的实用性值得重新评估。
PDF6 years ago
人机认知协作中的 AI 挑战
该研究讨论了在未来机器人作为人类队友的角色，并提出了更新智能体结构的方案，强调了自主代理的谋划过程中人类的心智模型要求。
PDF7 years ago