CAUS：基于人类认知的问题生成数据集，利用大型语言模型

我们介绍了 CAUS（Curious About Uncertain Scene）数据集，旨在使 GPT-4 这种大型语言模型能够模拟人类认知过程来解决不确定性。利用该数据集，我们研究了 LLM 在有效进行提问方面的潜力。我们的方法是提供具有不确定性嵌入的场景描述，以刺激推理和查询的产生。然后，根据多维度标准对查询进行分类。所有过程都由涉及 LLMs 和人类研究人员的协作系统促进。我们的结果表明，当给予适当的上下文和指导时，GPT-4 能够有效地生成相关问题并掌握其细微之处。该研究表明，将类似人类的提问融入 AI 模型可以提高其处理不确定性的能力，为人工智能的未来发展铺平道路。