格罗莫夫-瓦瑟斯坦无监督对齐揭示了人类和大型语言模型的颜色相似性结构之间的结构对应
Genji Kawakita1, Ariel Zeleznikow-Johnston2,3, Naotsugu Tsuchiya2,3,4,5
1Department of Bioengineering, Imperial College London, London, UK. g.kawakita22@imperial.ac.uk.
大型语言模型 (LLM) 在理解人类感知方面表现有前途. 使用格罗莫夫-瓦瑟斯坦最佳运输,研究人员发现GPT-4与人类颜色相似性结构密切结合,推进认知科学比较.
科学领域:
- 认知科学 认知科学
- 人工智能的人工智能
- 计算神经科学是一种神经科学.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 展示了先进的认知任务性能.
- 评估LLM推断人类感知表征的能力至关重要.
- 使用相关性的以前方法在详细的结构比较方面存在局限性.
研究的目的:
- 评估人类和大型语言模型 (LLM) 感知表示之间的结构等价性.
- 引入和应用Gromov-Wasserstein最佳运输 (GWOT) 以进行详细的比较.
- 为了比较人类参与者和GPT模型之间的颜色相似性结构.
主要方法:
- 使用Gromov-Wasserstein最佳运输 (GWOT) 来无监督地对齐相似结构.
- 从人类参与者那里收集了93种颜色的相似性判断 (颜色-神经典型和颜色-非典型).
- 将人类颜色相似结构与GPT-3.5和GPT-4的相似结构进行了比较.
主要成果:
- 使用GWOT,证明了人类和GPT模型相似性结构之间的成功对齐.
- 在色彩神经典型参与者和GPT-4之间发现了强烈的对齐.
- 观察到颜色神经典型参与者和GPT-3.5.5之间较小但显著的对齐.
结论:
- 像GWOT这样的无监督对齐方法为比较LLM和人类感知提供了强大的工具.
- GPT-4表现出与人类色彩感知具有显著的结构对应.
- 这些发现提升了评估LLMs认知能力的方法.
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