机器心理学：使用心理学方法研究大型语言模型中的涌现能力和行为

标题：Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods

链接：https://arxiv.org/abs/2303.13988v1 

作者：Thilo Hagendorff

单位：德国斯图加特大学

摘要：

大型语言模型（LLM）目前处于 AI 系统与人类交流和日常生活交织的最前沿。由于技术的快速发展和极大的通用性，LLMa 目前拥有数百万用户，并即将成为信息检索、内容生成、问题解决等的主要首选技术。因此，彻底评估和审查它们的能力是非常重要的。由于目前 LLM 的行为模式越来越复杂和新颖，这可以通过将他们视为最初设计用于测试人类的心理学实验的参与者来实现。为此，本文引入了一个新的研究领域：「机器心理学」。这篇论文概述了心理学的不同子领域如何为 LLMs 的行为测试提供信息。它定义了机器心理学研究的方法论标准，特别是通过关注提示设计的政策。此外，它还描述了如何解释在LLM中发现的行为模式。总之，机器心理学的目标是发现 LLMs 中的新兴能力，而这些能力是大多数传统的自然语言处理基准无法检测到的。

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