人物塑造命运:大型语言模型能否模拟以角色扮演为驱动的决策?
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。大型语言模型在决策中是否可以替代人类是一个近期的研究课题。本研究中,我们通过使用高质量小说中的人物分析数据构建了 LIFECHOICE 数据集,并进行了多项实验,研究了 LLMs 在以人物为驱动的决策中的能力。结果表明,目前的 LLMs 在此任务中显示出有希望的能力,但仍有很大的改进空间。因此,我们进一步提出了基于人物记忆检索的 CHARMAP 方法,通过该方法可以获得...
近期研究探讨了大型语言模型是否能替代人类进行决策,通过分析小说中的人物数据构建了LIFECHOICE数据集,并进行了多项实验。结果显示,目前的语言模型在以人物为驱动的决策中表现出有希望的能力,但仍有改进空间。提出了基于人物记忆检索的CHARMAP方法,可以提高准确率6.01%。数据集和代码将公开提供。