大規模言語モデルにおける人間らしい応答の向上

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

著者: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

要旨

本論文では、大規模言語モデル（LLMs）をより人間らしくするための進展について探究する。我々は、自然言語理解、会話の一貫性、およびAIシステムの感情的知能を向上させる技術に焦点を当てる。この研究では、多様なデータセットを用いた微調整、心理学的原理の組み込み、および人間の推論パターンをよりよく模倣するモデルの設計など、さまざまなアプローチを評価する。我々の調査結果は、これらの改善がユーザーとの相互作用を向上させるだけでなく、異なる領域でのAIアプリケーションに新たな可能性を開くことを示している。今後の研究では、これらの人間らしい特性によって導入される倫理的な問題や潜在的な偏見に取り組む予定である。

English

This paper explores the advancements in making large language models (LLMs) more human-like. We focus on techniques that enhance natural language understanding, conversational coherence, and emotional intelligence in AI systems. The study evaluates various approaches, including fine-tuning with diverse datasets, incorporating psychological principles, and designing models that better mimic human reasoning patterns. Our findings demonstrate that these enhancements not only improve user interactions but also open new possibilities for AI applications across different domains. Future work will address the ethical implications and potential biases introduced by these human-like attributes.