Améliorer les réponses semblables à celles des humains dans les grands modèles de langage

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

papers.authors: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

papers.abstract

Cet article explore les progrès réalisés dans la création de grands modèles de langage (GML) plus semblables aux humains. Nous nous concentrons sur les techniques qui améliorent la compréhension du langage naturel, la cohérence conversationnelle et l'intelligence émotionnelle dans les systèmes d'IA. L'étude évalue diverses approches, notamment le fine-tuning avec des ensembles de données diversifiés, l'incorporation de principes psychologiques et la conception de modèles qui imitent mieux les schémas de raisonnement humain. Nos résultats démontrent que ces améliorations améliorent non seulement les interactions avec les utilisateurs, mais ouvrent également de nouvelles possibilités pour les applications d'IA dans différents domaines. Les travaux futurs aborderont les implications éthiques et les biais potentiels introduits par ces attributs semblables à ceux des humains.

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.