В статье Тейлора Уэбба, Кейта Дж. Холиока и Хунцзин Лу «Эмерджентное аналоговое мышление в моделях больших языков» исследуется способность моделей больших языков (LLM) рассуждать по аналогии.
Авторы обнаруживают, что LLM, такие как GPT-3, могут выполнять задачи по аналогии на уровне, сравнимом с человеческим или даже лучше. Это важно, потому что предполагает, что LLM могут приобретать некоторые из тех же когнитивных способностей, что и люди, даже если они явно не запрограммированы на это.
Авторы провели серию экспериментов, чтобы проверить способности LLM рассуждать по аналогии. В одном эксперименте они предложили LLM набор задач на аналогию, таких как «собака относится к кошке, как мужчина к женщине». Затем LLM попросили сгенерировать недостающий термин в аналогии. Авторы обнаружили, что LLM могли решать эти задачи на аналогии с высокой степенью точности, даже если задачи были новыми и LLM не были специально обучены им.
В другом эксперименте авторы представили LLM набор текстовых головоломок, таких как прогрессивные матрицы Равена. Эти головоломки требуют способности определять основные отношения между набором объектов или символов. Авторы обнаружили, что LLM смогли решить эти головоломки с уровнем точности, сравнимым с участниками-людьми.
Авторы приходят к выводу, что их результаты свидетельствуют о том, что LLM способны к эмерджентным рассуждениям по аналогии. Это важный вывод, потому что он предполагает, что LLM могут приобретать некоторые из тех же когнитивных способностей, что и люди, даже если они не запрограммированы на это явно. Это может иметь значение для разработки LLM для различных приложений, таких как образование, здравоохранение и искусственный интеллект.
Вот еще несколько мыслей по поводу статьи:
Результаты исследования впечатляют, и они предполагают, что LLM способны к удивительно высокому уровню рассуждений по аналогии. Это важно, поскольку рассуждение по аналогии является ключевой когнитивной способностью, необходимой для решения многих задач.
Исследование также поднимает некоторые интересные вопросы о природе рассуждений по аналогии. Как LLM учатся рассуждать по аналогии? Какие основные механизмы позволяют им это делать? Это вопросы, которые предстоит решить будущим исследованиям.
Исследование имеет значение для разработки LLM для различных приложений. Например, LLM, способные рассуждать по аналогии, можно использовать для повышения эффективности образовательных систем, систем здравоохранения и систем искусственного интеллекта.
В целом, статья «Эмерджентное аналоговое мышление в больших языковых моделях» является значительным вкладом в область искусственного интеллекта. Результаты исследования показывают, что LLM способны к удивительно высокому уровню рассуждений по аналогии, и это имеет значение для разработки LLM для различных приложений.
UM v3.01 Деньги на диване, и нейронные сети совсем чуть чуть …