Towards a Psychology of Machines: Large Language Models Predict Human Memory

本文是LLM系列文章，针对《Towards a Psychology of Machines: Large Language Models Predict Human Memory》的翻译。

摘要

尽管缺乏人类认知的基础，但大型语言模型（LLM）在各种任务中都表现出了非凡的能力。这就提出了一个问题：除了简单地模仿人类语言模式之外，这些模型还能深入了解人类认知的机制吗？这项研究探讨了ChatGPT在基于语言的记忆任务中预测人类表现的能力。在文本理解理论的基础上，我们假设通过在歧义句之前加上与上下文相关的信息，可以帮助识别歧义句（例如，“因为比尔喝酒从来没有放在家里”）。参与者，包括人类和ChatGPT，被呈现成对的句子。第二句总是一个花园小路句子，被设计成天生模棱两可，而第一句要么提供了一个合适的语境（例如，“比尔患有慢性酒精中毒”），要么提供了不合适的上下文（例如，”比尔喜欢打高尔夫球“）。我们测量了人类和ChatGPT对句子相关性的评分，ChatGPT对于花园小路句子的可记忆性评分，以及人类对于花园小路语句的自发记忆。研究结果显示，ChatGPT的评估与人类表现之间有着惊人的一致性。尽管ChatGPT的内部机制可能与人类的认知存在显著差异，但被ChatGPT认为更相关、更令人难忘的句子确实更容易