Пост на Hacker News ссылается на статью в Wiley Online Library с DOI 10.1002/aaai.70113, в которой ставится вопрос о том, как добиться того, чтобы большие языковые модели типа System 1 демонстрировали компетенции System 2. Эта постановка опирается на модель двойной обработки познания, в которой System 1 быстрый, интуитивный и основан на паттернах, тогда как System 2 медленный, обдуманный и аналитический.
Сам пост короткий. Он включает ссылку на статью, ссылку на комментарии, а также оценку 7 баллов и 1 комментарий на момент сохранения. В предоставленных материалах нет аннотации, имен авторов или результатов, поэтому конкретные методы, предложенные в статье, по этому источнику подтвердить нельзя.
Этот вопрос актуален в исследованиях ИИ. Современные языковые модели быстро генерируют ответы на основе выученных закономерностей, что делает их речь связной, но подверженной ошибкам в задачах, требующих многошагового рассуждения, планирования или проверки. Исследователи изучали подходы вроде промптинга «цепочкой рассуждений», использования инструментов и циклов поиска и самопроверки, чтобы добавить более обдуманную обработку.
Тем, кому нужны методология и реальные результаты статьи, следует обратиться к оригиналу. Обсуждение на Hacker News может предложить дополнительные мнения сообщества.
Источник: Hacker News · Сводку подготовил HeadlinesBriefing