Лівий стіл Абстракт і 1.Введення та пов'язані роботи 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Methodology 2.1 LLM-Sim Task 2.2 Data 2.3 Evaluation 
 
 Experiments 
 
 Results 
 
 Conclusion 
 
 Limitations and Ethical Concerns, Acknowledgements, and References А. Деталі моделі Приклади перехідних ігор Основні правила ігрового покоління Д. Швидкість E. Результати GPT-3.5 Д. Гістограми D Швидкість Попроси, введені в цьому розділі, включають правила гри, які можуть бути або правилами, написаними людиною, або правилами, створеними LLM. Для експериментів без правил гри ми просто видаляємо правила з відповідних попитів. D.1 Prompt Example: Fact D.1 Prompt Example: Fact D.1.2 State Difference Prediction D.2 Prompt Приклад: Fenv D.2.1 Повна державна прогноза D.2.2 State Difference Prediction D.3 Промпт Приклад: FR (Прогрес гри) D.4 Помітний приклад: F D.4.1 Full State Prediction D.4.2 State Difference Prediction 5 Інші приклади Нижче наведено приклад правила дії: Нижче наведено приклад правила об'єкта: Нижче наведено приклад правила оцінки: Нижче наведено приклад ігрового стану: Нижче наведено приклад JSON, який описує різницю між двома станами гри: Результати E GPT-3.5 Таблиця 5 і Таблиця 6 показують продуктивність симулятора GPT-3.5, що передбачає властивості об'єктів і прогрес гри відповідно. Існує величезна відстань між продуктивністю GPT-4 і продуктивністю GPT-3.5, що дає ще один приклад того, як швидко LLM розвивається протягом двох років. Також варто відзначити, що різниця у продуктивності більша, коли немає правил, що вказує на те, що GPT-3.5 особливо слабкий у застосуванні знань про здоровий глузд до цього завдання світової симуляції. F Гістограми На рисунку 3 показано детальні результати експериментів з Виконано за full state prediction task GPT-4. На рисунку 4 показано детальні експериментальні результати. Розроблено за допомогою GPT-4. state difference prediction task На рисунку 5 показано детальні результати експериментів. Виконано за full state prediction task GPT-3.5. На рисунку 6 показано детальні результати досліджень.   Виконано за state difference prediction task GPT-3.5. Рисунок 3: GPT-4 - Повне державне прогнозування з а) правил, створених людиною, б) правил, створених LLM, і в) без правил. Рисунок 4: GPT-4 - Прогнозування відмінностей від а) правил, створених людиною, б) правил, створених LLM, і в) без правил. Рисунок 5: GPT-3.5 - Повне державне прогнозування з а) правил, створених людиною, б) правил, створених LLM, і в) без правил. Рисунок 6: GPT-3.5 - Прогнозування відмінностей від а) правил, створених людиною, б) правил, створених LLM, і в) без правил. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Автори : (1) Руояо Ванг, Університет Арізони (ruoyaowang@arizona.edu); (2) Грем Тодд, Нью-Йоркський університет (gdrtodd@nyu.edu); (3) Зіанг Сяо, Університет Джонса Хопкінса (ziang.xiao@jhu.edu); (4) Xingdi Yuan, Microsoft Research Montréal (eric.yuan@microsoft.com); (5) Marc-Alexandre Côté, Microsoft Research Montréal (macote@microsoft.com); (6) Пітер Кларк, Інститут Аллена для штучного інтелекту (PeterC@allenai.org). (7) Пітер Янсен, Університет Арізони та Інститут Ален для штучного інтелекту (pajansen@arizona.edu). Authors: (1) Руояо Ванг, Університет Арізони (ruoyaowang@arizona.edu); (2) Грем Тодд, Нью-Йоркський університет (gdrtodd@nyu.edu); Університет Сінгапуру ( ) ; Зіркова.xiao@jhu.edu (4) Кінгді Юань, Microsoft Research Монреаль ( ) ; Ерік. юань@microsoft.com (5) Marc-Alexandre Côté, Microsoft Research Montréal (macote@microsoft.com); (6) Пітер Кларк, Інститут Аллена для штучного інтелекту ( ) ; ПітерC@allenai.org (7) Пітер Янсен, Університет Арізони та Інститут Аллена для штучного інтелекту ( ) Офіційний сайт: pajansen@arizona.edu 
 
 Цей документ доступний під ліцензією CC BY 4.0. Цей документ є під ліцензією CC BY 4.0. Доступно в архіві Доступно в архіві

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

AI Models on HackerNoon

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Надто довго; Читати

Make resilience your competitive advantage

GPT-4 проти GPT-3.5 в ігрових симуляціях

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps