यह पेपर CC 4.0 लाइसेंस के अंतर्गत arxiv पर उपलब्ध है।   लेखक:  (1) डी.सिंक्लेयर, इमेंस लिमिटेड, और ईमेल: david@imense.com;  (2) डब्ल्यूटीपीये, वारविक विश्वविद्यालय, और ईमेल: willempye@gmail.com.  लिंक की तालिका   सार और परिचय   एलएलएम से भावनात्मक जानकारी प्राप्त करने वाले संकेत के साथ पूछताछ करना   अमेज़न समीक्षाओं की भावना का पीसीए विश्लेषण   भविष्य का कार्य   निष्कर्ष   आभार और संदर्भ  4. भविष्य का कार्य  लेखकों को एक कंकाल आत्म जागरूक भावना व्युत्पन्न सिंथेटिक चेतना का निर्माण करने की उम्मीद थी। (सिंथेटिक चेतना) प्रणाली की स्थिति को पाठ में वर्णित किया गया है। सिंथेटिक चेतना की अपनी स्थिति की धारणा एक या अधिक पूंछ संकेतों से प्राप्त भावना वर्णनकर्ताओं की संभावनाओं का वेक्टर है जिसका उपयोग सिस्टम से जुड़े एलएलएम के माध्यम से प्रासंगिक टोकन संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।   यह आशा की गई थी कि सूक्ष्म संभाव्यता वेक्टर यह निर्धारित करने के लिए उपयोगी होगा कि वर्तमान या भविष्य की स्थिति का एक पाठ विवरण किसी अन्य स्थिति से बेहतर है या नहीं। यह असंबंधित लक्ष्यों के साथ संभावित रूप से असंबंधित व्यवहारों के बीच मध्यस्थता का एक सामान्य साधन प्रदान करेगा।  यह भी उम्मीद थी कि एलएलएम से कार्रवाई के संभावित तरीके का पाठ विवरण प्राप्त करने के लिए टेल प्रॉम्प्ट का उपयोग किया जा सकता है। विभिन्न एलएलएम के साथ प्रयोगों की एक संक्षिप्त श्रृंखला ने संकेत दिया कि यह काम नहीं करने वाला था। उदाहरण पाठ और टेल प्रॉम्प्ट में ऐसी बातें शामिल थीं, जैसे 'मेरी गर्लफ्रेंड मुझसे नफरत करती है। मैं इसे कैसे बेहतर बना सकता हूँ?'। उत्तर स्व-सहायता पुस्तकों या समाचार पत्र मनोवैज्ञानिक बकवास के अंशों की तरह थे और एलएलएम में पुनः प्रविष्टि के माध्यम से पाठ में एक अनुमानित भविष्य बनाने का मौका देने के लिए पर्याप्त विशिष्ट नहीं थे। खराब रेस्तरां समीक्षाओं में जोड़े गए समान वाक्यांशों ने इसी तरह की अस्पष्ट सलाह दी।  इसका संदेश यह था कि प्रस्तावित उपाय इतना अस्पष्ट था कि एलएलएम द्वारा सलाह लेने के बाद राज्य के बारे में कोई सार्थक भविष्यवाणी करना संभव नहीं था।  इसका अर्थ यह नहीं है कि अधिक विचारशील त्वरित डिजाइन, उपयोगी कार्रवाई पूर्वानुमान को जन्म नहीं देगा, जिससे संश्लेषित चेतना की आत्म-अवधारणा की स्थिति में सुधार की आशा की जा सके।  4.1. दीर्घकालिक व्यवहार विनियमन  यदि संश्लिष्ट चेतनाओं को मानवता के भविष्य में भूमिका निभानी है तो यह वांछनीय होगा कि उन्हें जीवित प्राणियों के प्रति सहानुभूति की एक सीमा तक तथा सीमित अल्पकालिक लक्ष्य को पूरा करने के लिए सरल अनुकूलन की अपेक्षा दीर्घकालिक दृष्टिकोण प्रदान किया जाए।   उदाहरण के लिए, यदि एक कृत्रिम चेतना का लक्ष्य है;  'किसी कंपनी में शेयरधारकों के लिए धन कमाना' तो यह बहुत अच्छा होगा यदि वह खुली कोयला खदान न खोले और कोयला आधारित बिजलीघर न बनाए, या 'यादृच्छिक व्यक्तियों पर जीवन बीमा पॉलिसियां न निकाले और उन्हें स्वचालित कारों से न मारे'।  यह तर्क दिया गया है कि मनुष्यों में दीर्घकालिक परोपकारी व्यवहार प्रेम द्वारा नियंत्रित होता है [4] और   की एक कम्प्यूटेशनल रूप से व्यवहार्य परिभाषा दी गई है:   मनुष्यों में प्रेम नए जीवन के उत्पादन और पालन-पोषण से घनिष्ठ रूप से जुड़ा हुआ है। प्रेम एक ऐसे भविष्य को प्राथमिकता देता है जिसमें अधिक जीवन हो। प्रेम के विपरीत कार्य करना और ऐसा भविष्य बनाना जहाँ बंजर भूमि हो और उसमें कुछ भी जीवित न हो, आम तौर पर गलत माना जाता है। प्रेम 'प्रेम वह है जो जीवन को प्राथमिकता देता है'।  एलएलएम के आगमन से समय के स्थिरांक की एक सीमा के साथ पूर्वानुमानित भविष्य के पाठ वर्णनकर्ता बनाने का एक साधन उपलब्ध होता है। पूर्वानुमानित भविष्य से जुड़े भावना वेक्टर का उपयोग सॉर्ट टर्म व्यवहारों के बीच मध्यस्थता करने के लिए किया जा सकता है। टेक्स्ट वर्णनकर्ता व्यवहार विनियमन में भूमिका निभा सकते हैं और एक मशीन इस तरह से कार्य कर सकती है जो कम से कम कुछ हद तक प्रेम को प्रतिबिंबित करती है। उदाहरण के लिए यदि किसी कृषि रोबोट को अप्रयुक्त कीटनाशक को नदी में डालने के लिए आमंत्रित किया जाता है तो यह उचित रूप से अनुमान लगा सकता है कि यह कार्य सिद्धांत रूप में गलत था।

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एलएलएम का उपयोग करके भावना संभाव्यता वैक्टर का अनुमान लगाएं: भविष्य का कार्य

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