ACL 2024论文盖棺定论:大语言模型≠世界模拟器,Yann LeCun:太对了

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ACL 2024论文盖棺定论:大语言模型世界模拟器,Yann LeCun:太对了
ACL 2024论文盖棺定论:大语言模型≠世界模拟器,Yann LeCun:太对了
 

重点标签 语言模型世界模拟器GPT-4AIGC营销增长

文章摘要


最近,一篇题为《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》的论文在社交媒体上引起了广泛讨论,包括图灵奖得主Yann LeCun在内的多位专家参与了讨论。这篇论文探讨了当前语言模型是否能够作为世界模拟器,以自然语言的形式预测动作如何改变不同的世界状态,从而减少手动编码的需求。研究者们通过构建一个名为「ByteSized32-State-Prediction」的新基准,对大语言模型(LLM)作为基于文本的世界模拟器的性能进行了量化评估。

研究者们发现,尽管GPT-4在模拟基于常识任务的状态变化时准确率达到了约60%,但如果没有进一步的创新,它仍然是一个不可靠的世界模拟器。他们提出了一个名为LLM as a Simulator (LLM-Sim)的任务,用于定量评估语言模型作为可靠模拟器的能力。该任务涉及动作驱动转换和环境驱动转换两种类型的状态转换,并进一步将模拟器函数分解为三个步骤:动作驱动转换模拟器、环境驱动转换模拟器和游戏进度模拟器。

为了完成这一任务,研究者引入了一个新的文本游戏状态转换数据集「BYTESIZED32-State-Prediction (BYTESIZED32-SP)」,包含76,369个转换。实验结果显示,GPT-4在模拟完整状态和状态差异预测机制中的准确性存在差异。研究者还发现,预测动作驱动转换比预测环境驱动转换更容易,而预测静态转换比动态转换更容易。此外,游戏规则对于LLM的性能至关重要,GPT-4在大多数情况下都能预测游戏进度,但人类在LLM-Sim任务中的表现优于GPT-4。

研究者指出,GPT-4在需要算术、常识或科学知识时更容易出错,这表明对于LLM来说仍有很大的改进空间。这项研究不仅为当前LLM的能力和弱点提供了新的见解,也为跟踪新模型出现时的未来进展提供了一个新的基准。

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原文作者: 机器之心

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