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　　一、新人工智能方法的必要性

　　研究大型語言模型 (LLM) 的科學家發(fā)現(xiàn)，LLM 在認知任務中的表現(xiàn)與人類相似，經(jīng)常做出偏離理性規(guī)范的判斷和決策，例如風險和損失規(guī)避。LLM 還表現(xiàn)出類似人類的偏見和錯誤，特別是在概率判斷和算術(shù)運算任務中。這些相似性表明，LLM 有可能被用作人類認知模型。然而，仍然存在重大挑戰(zhàn)，包括 LLM 訓練所基于的大量數(shù)據(jù)以及這些行為相似性的來源不明。

　　由于幾個問題，LLM 是否適合作為人類認知模型存在爭議。LLM 是在比人類大得多的數(shù)據(jù)集上訓練的，并且可能已經(jīng)接觸過測試問題，從而通過價值調(diào)整過程人工增強了類似人類的行為。盡管存在這些挑戰(zhàn)，但在人類選擇數(shù)據(jù)集上對 LLM(例如 LLaMA-1-65B 模型)進行微調(diào)可以提高預測人類行為的準確性。先前的研究也強調(diào)了合成數(shù)據(jù)集在增強 LLM 能力方面的重要性，特別是在算術(shù)等問題解決任務中。對此類數(shù)據(jù)集進行預訓練可以顯著提高預測人類決策的性能。

　　二、新人工智能方法的實現(xiàn)方式

　　普林斯頓大學和華威大學的研究人員建議通過以下方式增強 LLM 作為認知模型的實用性：(i) 利用 LLM 和理性代理必須掌握的計算等效任務來解決認知問題;(ii) 檢查 LLM 表現(xiàn)出類似人類行為所需的任務分布。Arithmetic-GPT 是一種在生態(tài)有效算術(shù)數(shù)據(jù)集上預訓練的 LLM，它應用于決策，特別是風險和跨期選擇，比許多傳統(tǒng)認知模型更能預測人類行為。這種預訓練足以使 LLM 與人類決策緊密結(jié)合。

　　研究人員通過定義數(shù)據(jù)生成算法來創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)集并獲取對決策至關(guān)重要的神經(jīng)激活模式，解決了使用 LLM 作為認知模型的挑戰(zhàn)。一個具有生成預訓練變壓器 (GPT) 架構(gòu)的小型 LM，名為 Arithmetic-GPT，在算術(shù)任務上進行了預訓練。生成了反映實際概率和值的合成數(shù)據(jù)集以供訓練。預訓練細節(jié)包括上下文長度為 26、批處理大小為 2048 和學習率為 10?3。重新分析了風險和跨期選擇中的人類決策數(shù)據(jù)集，以評估模型的性能。

　　三、新人工智能方法的實驗結(jié)果及結(jié)論

　　實驗結(jié)果表明，在生態(tài)有效的合成數(shù)據(jù)集上進行預訓練的 Arithmetic-GPT 模型的嵌入最準確地預測了人類在決策任務中的選擇。與其他模型(包括 LLaMA-3-70bInstruct)相比，使用嵌入作為自變量、人類選擇概率作為因變量的邏輯回歸顯示出更高的調(diào)整 R2 值。針對行為模型和 MLP 的基準測試表明，雖然 MLP 通常優(yōu)于其他模型，但 Arithmetic-GPT 嵌入仍然與人類數(shù)據(jù)具有很強的對應性，尤其是在跨期選擇任務中。通過 10 倍交叉驗證確認了穩(wěn)健性。

　　研究得出的結(jié)論是，LLM(特別是在生態(tài)有效的合成數(shù)據(jù)集上進行預訓練的 Arithmetic-GPT)可以緊密模擬人類在決策任務中的認知行為，其表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)認知模型和一些高級 LLM(如 LLaMA-3-70bInstruct)。這種方法通過使用合成數(shù)據(jù)集和神經(jīng)激活模式解決了關(guān)鍵挑戰(zhàn)。研究結(jié)果強調(diào)了 LLM 作為認知模型的潛力，為認知科學和機器學習提供了寶貴的見解，并通過廣泛的驗證技術(shù)驗證了其穩(wěn)健性。

　　以上就是普林斯頓大學提出了一種新穎的人工智能方法的相關(guān)內(nèi)容。如果您對美國留學感興趣，歡迎您在線咨詢托普仕留學老師(Tops6868)。托普仕留學專注美國TOP30名校申請，采用5v1服務模式，21步精細服務流程，硬性四維標準+六維背景提升等留學服務體系，為學生申請美國名校提供保障。