https://arxiv.org/abs/2308.10354

본 논문에서는 '경험의 재구성'이라는 철학적, 정신분석학적 상상 개념에서 영감을 받은 새로운 인공 지능(AI) 시스템을 소개합니다. 우리 시스템의 독특한 특징은 입력에 대한 독립적인 인식을 공식화하는 능력입니다. 이는 인간의 해석과 다를 수 있지만 동등하게 유효한 개념에 대한 독특한 해석으로 이어집니다. , 우리가 '해석 가능한 오해'라고 부르는 현상. 우리는 대규모 모델, 특히 MLLM(Multimodal Large Language Model)을 사용하여 제안된 시스템이 주로 단봉을 유지하면서 여러 양식에 걸쳐 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 합니다. 우리는 미세 조정으로 발생할 수 있는 편견 없는 시나리오를 보장하기 위해 제로샷 방법론을 사용하여 감정 인식 및 질문 답변을 포함한 여러 작업에 걸쳐 다른 대규모 언어 모델과 비교하여 시스템을 평가했습니다. 중요한 점은 우리 시스템이 MELD, IEMOCAP 및 CoQA 데이터세트에서 최고의 LLM(대형 언어 모델)보다 성능이 뛰어나 각각 46.74%, 25.23%의 Weighted F1(WF1) 점수와 17%의 전체 F1(OF1) 점수를 달성했다는 것입니다. 이는 성과가 좋은 LLM의 22.89%, 12.28%, 7%와 비교됩니다. 목표는 언어 처리에 대한 통계적 관점을 넘어 철학, 정신분석학 등 인간의 개념과 연결하는 것입니다. 이 작업은 상상력에서 영감을 받은 AI 시스템 개발의 중요한 발전을 나타내며, AI가 여러 양식에 걸쳐 심층적이고 해석 가능한 정보를 생성하여 인간과 AI의 상호 작용을 향상시킬 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.