Key points are not available for this paper at this time.
تبدو نماذج اللغة الكبيرة مبدعة إلى حد كبير، وغالبًا ما تؤدي بمستوى مشابه لمتوسط أداء البشر في المهام الإبداعية. ومع ذلك، ركزت الأبحاث حول إبداع نماذج اللغة الكبيرة فقط على المنتجات، مع القليل من الانتباه للعملية الإبداعية. غالبًا ما تتطلب تحليلات عمليات الإبداع البشري فئات مشفرة يدويًا أو تستغل أوقات الاستجابة، وهو ما لا ينطبق على نماذج اللغة الكبيرة. نقدم طريقة آلية لوصف كيفية استكشاف البشر ونماذج اللغة الكبيرة للمساحات الدلالية في مهمة الاستخدامات البديلة، ونقارن ذلك بالسلوك في مهمة الطلاقة اللفظية. نستخدم تمثيلات الجمل لتحديد فئات الاستجابة وحساب التشابهات الدلالية، والتي نستخدمها لإنشاء ملفات القفز. تؤكد نتائجنا الأعمال السابقة لدى البشر التي أبلغت عن وجود مسارات ثابتة (بحث عميق في عدد قليل من المساحات الدلالية) ومرنة (بحث واسع عبر عدة مساحات دلالية) نحو الإبداع، حيث تؤدي كلا المسارين إلى درجات إبداعية مماثلة. وُجد أن نماذج اللغة الكبيرة متحيزة إما نحو المسارات الثابتة أو المرنة، والتي تختلف عبر المهام. على الرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة كمجموعة تطابق ملفات تعريف البشر، فإن علاقتها بالإبداع مختلفة، حيث تسجل النماذج الأكثر مرونة درجات أعلى من الإبداع. تتوفر مجموعة البيانات والبرامج النصية الخاصة بنا على https: //github. com/surabhisnath/CreativeProcessGitHub.
درس ناث وزملاؤه (الأربعاء) هذا السؤال.