Verbesserung menschenähnlicher Antworten in großen Sprachmodellen

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

Autoren: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

Zusammenfassung

Dieses Papier untersucht die Fortschritte bei der Herstellung von großen Sprachmodellen (LLMs), um sie menschenähnlicher zu gestalten. Wir konzentrieren uns auf Techniken, die das Verständnis natürlicher Sprache, die Kohärenz von Gesprächen und die emotionale Intelligenz in KI-Systemen verbessern. Die Studie bewertet verschiedene Ansätze, einschließlich Feinabstimmung mit vielfältigen Datensätzen, Einbeziehung psychologischer Prinzipien und Gestaltung von Modellen, die menschliche Denkmuster besser nachahmen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Verbesserungen nicht nur die Benutzerinteraktionen verbessern, sondern auch neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen eröffnen. Zukünftige Arbeiten werden sich mit den ethischen Implikationen und möglichen Verzerrungen befassen, die durch diese menschenähnlichen Merkmale eingeführt werden.

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.