研究者らによると、GoogleのGemini 1.5 Flashモデルは、質問に対する複数の回答を推測する際により効率的だという。
次に、どの答えが質問に最も「適合」するかについて LLM が評価されます。
チームはまた、解決策を提案するために再帰的対話を使用し、対話には作家や批評家の登場人物も登場しました。
しかし、思考の連鎖や自然選択などの他のアプローチでは、残念なことに結果は低かった。
ロールオーバー、ダーウィン: Google DeepMind の「心の進化」はどのように AI の思考を強化できるのか from zdnet.com
security summary研究者らによると、GoogleのGemini 1.5 Flashモデルは、質問に対する複数の回答を推測する際により効率的だという。
次に、どの答えが質問に最も「適合」するかについて LLM が評価されます。
チームはまた、解決策を提案するために再帰的対話を使用し、対話には作家や批評家の登場人物も登場しました。
しかし、思考の連鎖や自然選択などの他のアプローチでは、残念なことに結果は低かった。
コメント