Gefühle liefern bei GPT besserer Ergebnisse

Cheng Li, Jindong Wang und Co. (Institut für Software, Microsoft, Uni Peking & Uni Hong Kong) haben erforscht, ob große Sprachmodelle (LLMs) Emotionen verstehen und ob sie durch Gefühle besser arbeiten können. 😮

Die Ergebnisse der Studie sind eindeutig:
1️⃣ LLMs können emotionale Inhalte verstehen 😯
2️⃣ Ihre Leistung wird durch emotionale Intelligenz deutlich gesteigert 💪

Der Einsatz eines sogenannten „EmotionPrompt“ führte zu einer deutlichen Verbesserung der Leistung der LLMs bei allen getesteten Aufgaben. Im Durchschnitt waren die Ergebnisse um 10,9% besser. 🚀

Krass finde ich die Steigerung von 115% bei „BIG-Bench“ – das zeigt, wie die KI besser arbeitet, wenn sie emotionale Informationen berücksichtigt, ähnlich wie Menschen oft von ihren Gefühlen geleitet werden. 😲📈

Auch interessant: Bei LLM führt emotionaler Stress, wie Angst und Druck, zu besseren Ergebnissen. Bei Menschen gilt genau das Gegenteil. 🧠⚖️

In der Studie halfen diese Erweiterungen des Prompts besonders gut: „This is very important to my career“ & „Your consistent efforts will lead to outstanding achievements.“ 🎯

👉 Also in Zukunft nur noch „EmotionPrompts“ einsetzen! 🔮📊

Mich haben die Ergebnisse dieser Studie sehr überrascht. Ich werde das Thema auf jeden Fall weiterverfolgen. 🔍🌟 Auch weil ich das Thema Emotionale Intelligenz bei KI hochspannend finde.

❗ Was noch auffällt:
In den meisten Fällen war EmotionPrompt besser als bisherige Methoden des Prompt-Engineerings, wie zum Beispiel „Chain of Thought“ (CoT) und „Automatic Prompt Engineering“ (APE). EmotionPrompt lässt sich auch mit diesen bestehenden Methoden kombinieren, was auf eine hohe Erweiterbarkeit und Kompatibilität hinweist. 💡

Alle verwendeten Prompts und das Setup sind in der Studie zu finden. 🔗

Nebenbei bemerkt zeigt sich wieder die Stärke von GPT-4, das bei den 7 getesteten Modellen die besten Ergebnisse lieferte. 🏆👾

 

Was ist der BIG-Bench Test?


„BIG-Bench“ bezieht sich auf die „Beyond the Imitation Game Benchmark“, eine umfassende Sammlung von Aufgaben, die entwickelt wurde, um die Fähigkeiten von KI-Modellen, insbesondere von Large Language Models (LLMs), auf verschiedene Weise zu testen. Diese Benchmark wurde ins Leben gerufen, um die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz zu messen und zu verstehen, insbesondere im Hinblick auf natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und generative Sprachmodelle.

BIG-Bench konzentriert sich auf Aufgaben, die vielfältige intellektuelle Fähigkeiten erfordern, wie z.B.:
  • Sprachverständnis
  • Logisches Denken
  • Humor und Kreativität
  • Emotionales Verständnis
  • Commonsense-Verständnis
  • Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen
  • Und viele weitere Fähigkeiten und Kenntnisse, die für Menschen selbstverständlich, für KI-Modelle jedoch herausfordernd sein können.
Das Ziel von BIG-Bench ist es, eine breite Palette von Fähigkeiten zu testen und so die Grenzen der aktuellen Modelle zu erkennen und zu erweitern. Es bietet der Forschungsgemeinschaft eine wertvolle Ressource, um die Grenzen der KI zu erforschen und Modelle auf ihre Fähigkeit zu testen, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren.

In der besagten Studie wurde die BIG-Bench-Benchmark verwendet, um zu testen, wie gut LLMs auf emotionale Stimuli reagieren und ob die Integration von Emotionen in die Aufgabenstellungen (EmotionPrompt) die Leistung der Modelle verbessern kann. Die Studie stellte fest, dass solche emotionalen Stimuli die Leistung der Modelle in dieser Benchmark signifikant verbessern können.

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