Ước tính các vectơ xác suất cảm xúc bằng cách sử dụng LLM: Kết luận

Bảng liên kết

• Tóm tắt và giới thiệu
• Thẩm vấn LLM bằng Lời nhắc gợi lên cảm xúc
• Phân tích PCA về các đánh giá Cảm xúc của Amazon
• Công việc tương lai
• Kết luận
• Lời cảm ơn và tài liệu tham khảo

5. Kết Luận

LLM về bản chất được thiết kế để cung cấp các chuỗi văn bản dưới dạng phản hồi cho lời nhắc kiểm tra. Đây không phải lúc nào cũng là định dạng hữu ích nhất để thông tin được trả về. Trong nội bộ LLM tồn tại sự phân bổ xác suất trên các mã thông báo. Bài báo trình bày một ví dụ về cách xây dựng một phần ý thức tổng hợp dựa trên cảm xúc bằng cách suy ra vectơ xác suất mô tả cảm xúc qua từ điển thuật ngữ cảm xúc. Có nhiều việc có thể được thực hiện với vectơ xác suất cảm xúc này, bao gồm phân tích đánh giá chi tiết, dự đoán phản hồi đối với các thông điệp tiếp thị, phát hiện hành vi phạm tội, v.v. Có thể vectơ xác suất cảm xúc có thể là một bước trên con đường dẫn đến ý thức tổng hợp và nó có thể cung cấp một phương tiện để làm cho robot trở nên đồng cảm hơn thông qua việc cho phép chúng đưa ra dự đoán về việc điều gì đó chúng có thể nói sẽ khiến người nhận cảm thấy như thế nào.

Nếu mong muốn có những phản hồi hợp lý từ LLM thì có thể là một chính sách tốt là không huấn luyện LLM theo cách la hét điên cuồng tràn lan trên các phương tiện truyền thông chống đối xã hội và tương tự, có thể không nên huấn luyện trí óc trẻ theo cách tương tự.