合成認知ウォークスルー: 大規模言語モデルの性能を人間の認知ウォークスルーに合わせる

この研究は、人間の認知プロセスをシミュレーションすることで、大規模言語モデル (LLM) を評価する新しい方法を探求しています。 合成認知ウォークスルーの使用は、LLM の性能を向上させ、人間の理解との整合性を高める有望なアプローチを示しています。

• •LLM を評価するための新しい方法論を提案しています。
• •LLM の性能を人間の認知プロセスに合わせることを目指しています。
• •LLM の信頼性と使いやすさを向上させる可能性があります。