Migliorare le Risposte Simili a quelle Umane nei Grandi Modelli Linguistici

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

Autori: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

Abstract

Questo articolo esplora i progressi nel rendere i grandi modelli linguistici (LLM) più simili all'essere umano. Ci concentriamo sulle tecniche che migliorano la comprensione del linguaggio naturale, la coerenza conversazionale e l'intelligenza emotiva nei sistemi di intelligenza artificiale. Lo studio valuta vari approcci, tra cui il raffinamento con dataset diversificati, l'incorporazione di principi psicologici e la progettazione di modelli che imitano meglio i pattern di ragionamento umano. I nostri risultati dimostrano che questi miglioramenti non solo migliorano le interazioni degli utenti, ma aprono anche nuove possibilità per le applicazioni di intelligenza artificiale in diversi settori. Lavori futuri affronteranno le implicazioni etiche e i potenziali pregiudizi introdotti da queste caratteristiche simili all'essere umano.

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.