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太有梗了!LLM成梗王了!

发布日期:2024-06-02 12:45:54 浏览次数: 5248
作者:槿墨AI

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如果你经常上网冲浪,并且热衷于各种表情包和梗,那这篇登上CVPR顶会的论文一定对你胃口!


在和别人交谈中,你是否害怕发了个梗图,自己笑个不停,换来的却是别人尴尬的沉默


别担心!Sea AI Lab、中山大学、哈佛的研究人员做了一件非常有意思的研究,他们训练LLM去理解这些梗图,并生成幽默搞笑的文本回答,这下你的幽默不再孤身一人!


先来看一下论文中的一些例子,看看LLM对这些梗图的理解



怎么样!LLM也能超有梗!

下面来具体看一下这篇论文的工作,如何让LLM变得超有梗

论文题目:Let’s Think Outside the Box: Exploring Leap-of-Thought in Large Language Models with Creative Humor Generation

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.02439.pdf

Github地址:https://github.com/sail-sg/CLoT




如何变得有梗



关于如何让大型语言模型(LLMs)变得更加有创意,特别是在幽默生成方面,研究者们发现,虽然这些模型在逻辑推理任务上表现出色,但在需要创意的场合,比如编写笑话或者有趣的回答,它们的表现就有点儿……嗯,不那么让人发笑。


文章首先介绍了传统的链式思考(Chain-of-Thought,CoT)方法。

CoT是一种逐步推理的过程,它要求大型语言模型(LLMs)按照逻辑顺序一步步地思考问题,每步推理都以前一步为基础。


这种方法在处理需要严密逻辑的事务时非常有效,比如数学证明或科学实验。然而,CoT在面对那些需要创新和跳出常规思维模式的问题时,可能会显得力不从心。


为了解决这一局限性,研究团队探索了一种新的非顺序、创造性思维范式——Leap-of-Thought(LoT)。


LoT强调的是思维的跳跃性,它通过建立不同概念之间的强关联性和进行知识跳跃,来激发创新思维。


与CoT相比,LoT不遵循传统的逻辑顺序,而是鼓励模型进行非线性思考,从而能够产生新颖的想法和解决方案。




“梗王”数据集



”梗王“数据集来自日本的“大喜利”(Oogiri)游戏。

大喜利”(Oogiri)是一种日本的传统游戏,它通常以幽默和创造性回答为特点。在现代,“大喜利”经常被看作是一种智力游戏,类似于智力问答或幽默挑战。


在“大喜利”游戏中,参与者通常会被呈现一个话题或一个提示,这个提示可以是文字、图像或者两者的结合。


参与者需要迅速地想出一个幽默、聪明或有创意的回答。


这些回答往往需要结合当前的流行文化、日常生活中的观察或者是对提示内容的巧妙解读。这么优秀的游戏完全就是测试LLM创意思维能力的理想平台。



构建的Oogiri-GO 数据集如下表所示,含中英日三种语言:




CLoT方法



论文提出了一个名为CLoT(Creative Leap-of-Thought)的新范式。


CLoT通过两个阶段来提升LLMs的创意思维能力:

首先是“可关联指令调整”阶段,这个阶段通过设计特殊的指令模板来训练模型,使其能够生成有创意的响应;

其次是“探索性自我完善”阶段,鼓励模型在看似无关的概念之间建立联系,生成更有创意的数据,然后选择高质量的数据进行自我训练。


CLoT方法的核心在于提升LLMs的“思维跳跃”(Leap-of-Thought,简称LoT)能力,这是一种非线性、创造性的思维模式,涉及强烈的联想和知识跳跃。


CLoT方法通过以下步骤实现:



总的来说,这篇论文就像是给大型语言模型开了个“创意健身房”,让它们在幽默和创意方面变得更加健壮。


虽然直接在Oogiri-GO数据集上进行微调也能提升性能,但CLoT通过其独特的两阶段训练法,让模型在创意思维上更上一层楼。


这就像是,如果微调只是给模型吃了些“创意维生素”,而CLoT则是给它们来了个全面的“创意马拉松”训练。

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