Overinformative Question Answering by Humans and Machines

P Tsvilodub, M Franke, R D. Hawkins, N D. Goodman
[University of Tubingen & Princeton University & Stanford University]

人类和机器的信息过度回答问题

要点:

  • 动机：探究人类回答问题时的过度信息(Overinformative)现象以及其背后的原因，比较人类和最先进的神经语言模型在回答问题方面的差异。
  • 方法：通过两项实验研究探究人类回答问题中的过度信息现象，同时对最先进的神经语言模型进行评估，分析它们在回答问题时的行为调整能力。
  • 优势：提供了人类回答问题的过度信息现象的实证研究，揭示了人类在选择相关信息时的灵活性和逻辑推理机制，同时发现大多数神经语言模型缺乏类似的行为调整能力，而GPT-3只有在特定提示和认知动机解释下才能实现类似于人类的回答模式。

一句话总结:
研究了人类回答问题中的过度信息现象以及其原因，同时比较了最先进的神经语言模型在回答问题方面的差异，发现大多数模型缺乏类似于人类的行为调整能力。

https://arxiv.org/abs/2305.07151 
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