Aprimorando Respostas Semelhantes às Humanas em Modelos de Linguagem de Grande Escala

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

Autores: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

Resumo

Este artigo explora os avanços na tornar os grandes modelos de linguagem (LLMs) mais semelhantes aos humanos. Focamos em técnicas que aprimoram a compreensão da linguagem natural, a coerência conversacional e a inteligência emocional em sistemas de IA. O estudo avalia várias abordagens, incluindo ajuste fino com conjuntos de dados diversos, incorporação de princípios psicológicos e design de modelos que melhor imitam os padrões de raciocínio humano. Nossas descobertas demonstram que essas melhorias não apenas aprimoram as interações do usuário, mas também abrem novas possibilidades para aplicações de IA em diferentes domínios. Trabalhos futuros abordarão as implicações éticas e possíveis viéses introduzidos por esses atributos semelhantes aos humanos.

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.