从认知心理学视角分析大语言模型中的记忆效应
神经元与认知
2025-10-23 v2
摘要
记忆是人类认知中的基本组成部分，呈现出适应性又不可靠的特征，如Schacter所述的记忆“罪”。这些认知现象在心理学和神经科学中已有大量研究，但人工系统——尤其是大语言模型（LLM）——在多大程度上模拟这些认知现象仍未充分探索。本研究以人类记忆研究为视角，系统性地通过心理学实验范式，考察了最新LLM中人类记忆效应。我们评估了七个关键记忆现象，比较了人类行为与LLM性能。无论是人类还是模型，在信息超载时记忆得越少（表长效应），以及在重复暴露后记忆得越好（表强效应），两者表现出相似模式。当检索重叠信息时，存储过多相似事实会导致混淆（粉红效应），人类和LLM都表现出类似困难。与人类一样，LLM容易产生虚假“记忆”——即记忆中从未出现却与其他词语相关的词语（虚假记忆），并且可以在新的相关情境中应用先前的学习（跨域泛化）。然而，LLM有两个关键区别：一是对信息呈现顺序的影响较小（位置偏差），二是在处理随机或无意义材料时更稳健（无意义效应）。这些结果揭示了LLM和人类在记忆重构方面的一致之处与差异，帮助阐明了记忆类行为如何反映人类认知的核心特征，同时突显了导致不同错误与成功模式的架构差异。
引用
@article{arxiv.2509.17138,
title = {Analyzing Memory Effects in Large Language Models through the lens of Cognitive Psychology},
author = {Zhaoyang Cao and Lael Schooler and Reza Zafarani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17138},
year = {2025}
}