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Alternate Uses Task
Alternate Uses Task
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研究发现：LLM的创造性输出多样性正在下降
一篇新论文分析了过去三年大型语言模型（LLM）的创造性输出，使用了Infinity-Chat100数据集和“替代用途测试”（Alternate Uses Task）。研究表明，LLM输出的多样性随时间呈统计学上显著下降的趋势，暗示不同模型在创造性实质上趋于一致。这一趋势引发了人们对LLM驱动的同质化可能削弱人类在创造性过程中的能动性的担忧。
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大型语言模型在创造性思维中展现出与人脑的对齐
一项发表在arXiv上的新研究探讨了在创造性思维任务中，大型语言模型（LLMs）与人脑的对齐情况。研究人员使用了参与者执行“替代用途测试”（AUT）时的功能性磁共振成像（fMRI）数据，并分析了不同规模LLMs的表征。研究发现，大脑-LLM的对齐程度与模型规模以及生成想法的原创性呈正相关，尤其是在创造过程的早期阶段。此外，研究表明训练后目标会影响这种对齐，与针对创造性优化的模型相比，经过推理训练的变体展现出不同的模式。