引导大型语言模型评估与放大创造力
计算与语言
2024-12-10 v1 人工智能
摘要
尽管大型语言模型（LLM）具备生成创造性文本的能力，但它们在判断什么构成“创造力”方面表现不佳。本文我们展示，可以利用这种编写创造性文本的知识，更好地判断哪些内容具有创造性。我们采用一种机制方法，从 LLM 在回答“乏味”或“创造性”时内部状态的差异中提取信息，以提供一种与人类判断高度一致的创造力度量。我们还展示，这些内部状态差异可用于在推理阶段增强生成文本的创造力。
引用
@article{arxiv.2412.06060,
title = {Steering Large Language Models to Evaluate and Amplify Creativity},
author = {Matthew Lyle Olson and Neale Ratzlaff and Musashi Hinck and Shao-yen Tseng and Vasudev Lal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06060},
year = {2024}
}
备注
(Spotlight) NeurIPS 2024 Workshop on Creativity & Generative AI. Authors 1 and 2 contributed equally