Equation-to-Behavior Prompting

新的提示方法改进了LLM对人类决策模拟

研究人员开发了一种名为“方程到行为提示”（Equation-to-Behavior Prompting）的新方法，用于指导大型语言模型（LLM）模拟多样化的人类决策行为，超越了简单的贝叶斯更新。该方法在说服博弈中进行了测试，结果表明，较大的模型可以通过提示来近似指定的认知模型。对于较小的模型，一种名为“方程到行为强化学习”（Equation-to-Behavior RL）的技术显著减少了信念误差，尤其是在分布外场景中。与仅在贝叶斯模型…