Mejorando Respuestas Semejantes a las Humanas en Modelos de Lenguaje de Gran Escala

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

Autores: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

Resumen

Este documento explora los avances en la creación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) más parecidos a los humanos. Nos enfocamos en técnicas que mejoran la comprensión del lenguaje natural, la coherencia conversacional y la inteligencia emocional en sistemas de IA. El estudio evalúa varios enfoques, incluyendo el ajuste fino con conjuntos de datos diversos, la incorporación de principios psicológicos y el diseño de modelos que imitan mejor los patrones de razonamiento humano. Nuestros hallazgos demuestran que estas mejoras no solo mejoran las interacciones con los usuarios, sino que también abren nuevas posibilidades para aplicaciones de IA en diferentes dominios. El trabajo futuro abordará las implicaciones éticas y posibles sesgos introducidos por estas características humanas.

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.