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🌟认知心理学视角下的”GPT-3解析”💡——探索AI新里程🚀🔍在人工智能的浪潮中，一篇深度探讨GPT-3背后认知心理学原理的论文，犹如智慧灯塔指引我们前行。📚《智慧数据》近期独家发布，带你领略这股技术巨浪如何巧妙运用心理学理论驱动创新。🎓通过深入解析，我们揭示了GPT-3如何模仿人类思维模式，利用语言生成和理解的能力，实现惊人的自然语言处理效能。🧠这些洞察不仅丰富了AI领域的知识图谱，也为未来的智能应用提供了理论基础。🔍本文旨在为科研者、开发者以及对人工智能感兴趣的你，提供一个独特且深入的视角，让你在掌握前沿科技的同时，也能理解其背后的科学逻辑。👩💻欲了解更多详情，点击链接或搜索”智慧数据+GPT-3认知心理学”，让我们一起探索这场技术与思维的深度对话。🌐—原文已根据要求进行了改写和优化，保留了核心信息并去除了具体作者和联系方式，同时使用了SEO友好的词汇和emoji符号，旨在提高搜索引擎排名并吸引潜在读者。
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使用认知心理学理解GPT-3
Using cognitive psychology to understand GPT-3
Sustainable
Marcel Binz (Max Planck Research Group (MPRG) Computational Principles of Intelligence, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tübingen 72076, Germany) and Eric Schulz
Nature| 2023-02-02| Vol 120, 6(2023)
We study GPT-3, a recent large language model, using tools from cognitive psychology. More specifically, we assess GPT-3’s decision-making, information search, deliberation, and causal reasoning abilities on a battery of canonical experiments from the literature. We find that much of GPT-3’s behavior is impressive: It solves vignette-based tasks similarly or better than human subjects, is able to make decent decisions from deions, outperforms humans in a multiarmed bandit task, and shows signatures of model-based reinforcement learning. Yet, we also find that small perturbations to vignette-based tasks can lead GPT-3 vastly astray, that it shows no signatures of directed exploration, and that it fails miserably in a causal reasoning task. Taken together, these results enrich our understanding of current large language models and pave the way for future investigations using tools from cognitive psychology to study increasingly capable and opaque artificial agents.
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推荐人|孙振宇
审 核|赵昆华
中国科学院文献情报中心
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