- 米国の主要大学3校による研究者らは、人間の心理学に基づいて大規模言語モデル（LLM）の能力を評価するメカニズムを提案
- Harvard大学、MIT、シカゴ大学の研究者らは、LLMが人々の期待通りに機能するかどうかを調査
- 研究者らは、人間の一般化がAI関連技術の評価にどのように影響するかを評価する方法を考案
- LLMが複雑なテーマを扱えることを示すと、人々はそれが関連する、より簡単な領域でも優れていることを期待
- 調査によると、参加者は他の人と比較してLLMのパフォーマンスについて一般化する能力が低いと判明
- LLMの展開には重要な問題があり、モデルが正確な応答をするタイミングを完全に理解していない場合、一般消費者向けにLLMを展開することに懸念がある
- 研究は、LLMのパフォーマンスを評価する基準として基本ラインを提供し、実世界のシナリオでのパフォーマンス向上に役立つ
この研究は、LLMの能力を人間の心理学に基づいて評価する新しいアプローチを示しています。人々がLLMのパフォーマンスをどのように一般化するかに焦点を当て、実世界での展開における重要な課題を浮き彫りにしています。特に、モデルが正しい回答をするときに問題を理解しているかどうかを評価することで、LLMのパフォーマンスを向上させる基準となります。
元記事: https://www.mobileworldlive.com/ai-cloud/researchers-seek-llm-baseline-in-human-interactions/