Улучшение человекоподобных ответов в больших языковых моделях.

Enhancing Human-Like Responses in Large Language Models

January 9, 2025

Авторы: Ethem Yağız Çalık, Talha Rüzgar Akkuş

cs.AI

Аннотация

Данный доклад исследует прогресс в создании больших языковых моделей (БЯМ), более приближенных к человеческому образу. Мы сосредотачиваемся на методах, улучшающих понимание естественного языка, согласованность беседы и эмоциональный интеллект в системах искусственного интеллекта. В рамках исследования оцениваются различные подходы, включая донастройку с использованием разнообразных наборов данных, внедрение психологических принципов и разработку моделей, которые лучше имитируют образцы человеческого мышления. Наши результаты показывают, что эти улучшения не только повышают взаимодействие с пользователем, но и открывают новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных областях. В дальнейшей работе будут рассмотрены этические аспекты и потенциальные предвзятости, внесенные этими человекоподобными характеристиками.

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.