探究大语言模型的言语特点与人类交流艺术的对比研究

基于大模型与人类提问模式的差异研究

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经具备了强大的自然语言处理能力。
在诸多领域中，大模型表现出了惊人的能力，其中包括基于文本提问的环节。
大模型与人类在提问时的思维模式存在显著的差异。
最近，加州大学伯克利分校、沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技城（KACST）和华盛顿大学的研究人员发表了一项研究，首次系统评价了大模型提问的能力，并深入探讨了其与人类提问模式的差异。
本文将详细介绍这项研究的内容与成果。

二、大模型与人类提问的差异

1. 问题类型

研究结果显示，大模型更倾向于提出需要描述性的问题，而人类则倾向于提出更直接、基于事实的问题。
这可能源于大模型在训练过程中接触到了大量描述性文本，而人类则更注重直接获取信息。

2. 问题长度

在问题长度方面，大模型生成的问题通常更长，且不同模型对问题长度的偏好有所不同。
而人类生成的问题则更为简洁。

3. 上下文覆盖

在覆盖上下文信息方面，人类产生的问题能更全面地覆盖文本信息，包括句子级别和词语级别。
相比之下，大模型的提问难以全面覆盖所有文本细节。

4. 可回答性

当提问所依据的文本包含背景信息时，大模型生成的问题通常具有清晰的答案。
在缺乏上下文信息的情况下，大模型生成的问题的可回答性会显著下降。

5. 答案长度

大模型生成的问题通常需要更长的答案，且答案往往包含较多细节。
大模型生成的答案的可压缩性较差。

三、研究方法和评价维度

该研究基于维基百科的文本，将文本拆分为86万个段落。
通过亚马逊Mechanical Turk众包平台，人类参与者为每个段落撰写对应的题目及答案，这些题目将作为评估大模型的基准。
之后，研究人员将段落交给主流的大模型，包括闭源的GPT-4o和开源的LLaMA-3.1-70b-Instruct，由大模型根据段落内容及上下文提问，并对问题的评价由大模型进行。
评价的维度包括问题类型、问题长度、上下文覆盖、可回答性以及答案所需的长度等。

四、大模型提问的意义及未来研究方向

随着人工智能技术的不断发展，大模型在商业产品中的应用变得越来越广泛。
了解大模型的提问模式具有重要的实际意义，可以帮助我们更好地利用大模型进行信息检索、智能问答等任务。
通过对比人类与大模型的提问模式，我们可以测试RAG系统、识别AI系统何时在编造事实等。
未来的研究可以进一步探索大模型面对更长文本时的提问能力，并考察不同阅读难度、不同学科背景的文本对大模型提问模式的影响。

五、结论

本文详细介绍了最近一项关于大模型与人类提问模式差异的研究。
该研究通过多个维度评价了大模型的提问能力，并指出了其与人类提问模式的显著差异。
了解大模型的提问模式对于更好地利用大模型、编写更好的提示词以及测试RAG系统具有重要意义。
随着人们对大模型的依赖程度不断加深，基于大模型的出题方式将会变得越来越普遍，进而影响人类的思考模式。

---

---

相关标签： 大语言模型、 人工智能、

上一篇：外观设计创新突破一

下一篇：华为眼镜新动向搭载HarmonyOS系统价格惊喜