随机性即一切：利用大型语言模型语义遍历问题-解空间
人机交互
2024-02-12 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
我们提出了一种新颖的方法，通过使用自定义创意数据库对LLM进行微调，来探索创新问题和解决方案领域。通过在不同温度水平下语义遍历双向的问题和解树，我们在解编辑距离上实现了高多样性，同时在语义上仍接近原始问题陈述。除了为给定问题找到多种解决方案外，该方法还可用于细化和澄清原始问题陈述。作为对该方法的进一步验证，我们实现了一个概念验证的Slack机器人，作为创新助手。
引用
@article{arxiv.2402.06053,
title = {Randomness Is All You Need: Semantic Traversal of Problem-Solution Spaces with Large Language Models},
author = {Thomas Sandholm and Sayandev Mukherjee and Bernardo A. Huberman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06053},
year = {2024}
}