대형 언어 모델에서 인간과 유사한 응답 향상

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

저자: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

초록

본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)을 더 인간과 유사하게 만드는 발전에 대해 탐구합니다. 우리는 자연어 이해, 대화 일관성, 그리고 감정 지능을 향상시키는 기술에 초점을 맞춥니다. 이 연구는 다양한 방법을 평가하며, 다양한 데이터셋을 사용한 미세 조정, 심리학 원리의 통합, 그리고 인간의 추론 패턴을 더 잘 모방하는 모델의 설계를 포함합니다. 우리의 연구 결과는 이러한 향상이 사용자 상호작용을 향상시키는데 그치지 않고, 다양한 영역에서의 AI 응용 프로그램에 대한 새로운 가능성을 열어준다는 것을 입증합니다. 미래 연구에서는 이러한 인간과 유사한 특성들에 의해 도입된 윤리적 영향과 잠재적인 편향에 대해 다룰 것입니다.

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.