Het verbeteren van mensachtige reacties in grote taalmodellen

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

Auteurs: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

Samenvatting

Deze paper onderzoekt de vooruitgang in het menselijker maken van grote taalmodellen (LLM's). We richten ons op technieken die de natuurlijke taalbegrip, conversatiecoherentie en emotionele intelligentie in AI-systemen verbeteren. Het onderzoek evalueert verschillende benaderingen, waaronder fijnafstemming met diverse datasets, het opnemen van psychologische principes en het ontwerpen van modellen die menselijke redeneerpatronen beter nabootsen. Onze bevindingen tonen aan dat deze verbeteringen niet alleen de gebruikersinteracties verbeteren, maar ook nieuwe mogelijkheden openen voor AI-toepassingen in verschillende domeinen. Toekomstig werk zal de ethische implicaties en mogelijke vooroordelen die door deze menselijke eigenschappen worden geïntroduceerd, aanpakken.

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.