Bewertung von GPT-4 Erzählungen über Lebensereignisse

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 können viele verschiedene Geschichten und Erzählungen erstellen. Diese Fähigkeit hilft uns, zu sehen, wie gut diese Modelle Lebensgeschichten erzählen können, wie Ereignisse, die mit Geburt, Tod, Einstellung und Entlassung zusammenhängen. In dieser Studie haben wir eine spezielle Methode verwendet, um GPT-4 zu bitten, Erzählungen zu schreiben. Diese Methode, die als strukturiertes Erzählprompt bezeichnet wird, hat uns geholfen, 24.000 Geschichten zu generieren. Davon haben wir sorgfältig 2.880 Geschichten überprüft, um zu sehen, wie gut sie dem entsprachen, was wir wollten.

#Forschungszweck

Ziel dieser Forschung war es herauszufinden, ob die von GPT-4 generierten Erzählungen gut genug sind, um wichtige Lebensereignisse zu vermitteln. Wir wollten verstehen, wie gut diese Geschichten zu den Vorgaben passen, die wir ihnen gegeben haben, und wie wir den Prozess automatisieren können, um zu überprüfen, ob die Geschichten unseren Erwartungen entsprechen. Ausserdem haben wir neun maschinelles Lernmodelle mit den 2.880 Geschichten trainiert, um mehr als 21.000 zusätzliche Erzählungen automatisch zu klassifizieren.

#Studienergebnisse

Von den 2.880 überprüften Erzählungen erfüllten etwa 87,43% die Erwartungen der Vorgaben. Das war ein positives Zeichen, aber es gab Unterschiede je nach Art des Ereignisses. Zum Beispiel erfüllten nur 72,08% der Geburtsgeschichten die Anforderungen der Vorgabe, während es bei den Einstellungsgeschichten 96,67% waren. Das zeigt, dass verschiedene Arten von Ereignissen möglicherweise einfacher oder schwieriger für das Modell sind, korrekt zu erzählen.

#LLMs und ihre Anwendungen

LLMs sind mächtige Werkzeuge zur Textgenerierung. Sie können Geschichten erstellen, Informationen bereitstellen und auf viele Arten bei der Kommunikation helfen. Die Qualität des von diesen Modellen produzierten Textes hängt oft davon ab, wie wir sie bitten zu schreiben (Prompt Engineering). Wenn wir klare und detaillierte Vorgaben machen, verbessert sich die Qualität des Outputs. Es gibt jedoch Bedenken hinsichtlich der Verwendung von LLMs, wie der Sicherstellung, dass ihre Ausgaben sicher und angemessen sind. Durch die Verfeinerung unserer Vorgaben können wir diese Modelle besser lenken.

#Die Bedeutung von Prompt Engineering

Eine effektive Kommunikation mit LLMs hängt stark davon ab, wie wir unsere Vorgaben strukturieren. Ein gut strukturiertes Prompt hilft dem Modell, zu verstehen, was wir wollen, und relevante Erzählungen zu erzeugen. Indem wir den Kontext und die Art der Geschichte, die wir wollen, erklären, können wir dem Modell helfen, fokussiert zu bleiben und bessere Ergebnisse zu liefern. Die Verwendung zusätzlicher Informationen in unseren Vorgaben kann auch helfen, Erzählungen für Situationen zu generieren, mit denen das Modell zuvor nicht konfrontiert wurde.

#Erzeugung von Erzählungen in der Kommunikation

Die Verwendung von Erzählungen in der Wissenschafts- und Gesundheitskommunikation ist effektiv, weil sie die Aufmerksamkeit der Menschen fesselt. Gute Erzählkunst kann komplexe Informationen leichter verständlich und nachvollziehbar machen. Die Charaktere in diesen Erzählungen spielen eine entscheidende Rolle, wie das Publikum reagiert. Durch den Einsatz von LLMs zur Erstellung von Erzählungen können wir charaktergesteuerte Erzählungen mit informativen Inhalten verbinden, wodurch es ansprechender wird.

#Forschungsmethodik

In dieser Forschung haben wir damit begonnen, 24.000 Erzählungen basierend auf einem strukturierten Erzählprompt über vier Arten von Lebensereignissen zu generieren: Geburt, Tod, Einstellung und Entlassung. Wir haben dann 2.880 dieser Erzählungen ausgewählt, um sie mit den ursprünglichen Vorgaben zu vergleichen. Zwei Prüfer haben jede Erzählung bewertet, und ein dritter Prüfer half, Meinungsverschiedenheiten zu klären. Dieser sorgfältige Klassifizierungsprozess bildete die Grundlage für das Training unserer Maschinenlernmodelle.

#Manuelle Datenkennzeichnung

Die 2.880 Erzählungen wurden unter den Prüfern aufgeteilt, um sicherzustellen, dass jede Geschichte gründlich untersucht wurde. Die Prüfer hatten spezifische Richtlinien, um festzustellen, ob die Erzählungen die Anforderungen der Vorgaben erfüllten. Sie suchten nach potenziellen Fehlern, wie falschen Subjekten oder Beziehungen. Nach der Überprüfung haben wir die Ergebnisse aggregiert und Erzählungen identifiziert, die den Vorgaben entsprachen und solche, die das nicht taten.

#Training der Maschinenlernmodelle

Wir haben neun verschiedene Maschinenlernmodelle mit den gekennzeichneten Daten trainiert. Diese Modelle beinhalteten verschiedene Algorithmen wie Random Forest, Support Vector Machine (SVM) und fortgeschrittene neuronale Netzwerkstrukturen. Jedes Modell durchlief einen Prozess namens k-fache Kreuzvalidierung, um ihre Genauigkeit sicherzustellen. Dieser Ansatz half zu identifizieren, welche Modelle am besten für die Aufgabe geeignet waren.

#Leistung der ML-Modelle

Wir haben die Leistung unserer Maschinenlernmodelle bewertet, indem wir ihre Ausgaben mit den manuell gekennzeichneten Geschichten verglichen haben. Die meisten Modelle schnitten besser ab, wenn sie Erzählungen als "Ja" statt "Nein" identifizierten. Besonders einige Modelle, wie Random Forest und SVM, erreichten in einigen Fällen über 95% Genauigkeit für beide Klassifikationen. Allerdings stellte die geringe Anzahl von negativen Klassifikationen in den trainierten Daten eine Herausforderung für die Modelle dar.

#Vorhersage von Klassifikationen

Nach dem Training wurden die neun Modelle angewendet, um die verbleibenden 21.120 Erzählungen zu klassifizieren. Jede Erzählung wurde basierend auf der Übereinstimmung unter den Modellen klassifiziert. Wenn fünf oder mehr Modelle eine Erzählung als "Ja" klassifizierten, akzeptierten wir sie als gültig. Eine Überprüfung zufälliger Stichproben bestätigte, dass die Vorhersagen der Modelle mit dem menschlichen Urteil übereinstimmten.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigten eine starke Korrelation zwischen der Struktur der Vorgaben und der Fähigkeit des Modells, geeignete Erzählungen zu generieren. Die hohe Rate an gültigen Ausgaben unterstützt die Effektivität von Prompt Engineering in Kombination mit Maschinenlernen. Die Studie bestätigte, dass strukturierte Vorgaben den Modellen helfen, relevante und kohärente Erzählungen zu generieren.

#Zeit und Effizienz

Wir haben gemessen, wie lange es dauerte, die Maschinenlernmodelle zu trainieren und anzuwenden. Einige Modelle, wie Random Forest und SVM, waren sowohl beim Training als auch bei der Vorhersage von Klassifikationen sehr schnell. Modelle wie BERT hingegen benötigten deutlich länger, was Bedenken bezüglich der Skalierbarkeit aufwarf, wenn die Datensätze grösser werden.

#Einschränkungen der Studie

Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, gibt es einige Einschränkungen. Die Forschung konzentrierte sich nur auf vier Lebensereignisse, die möglicherweise nicht andere Arten von Erzählungen repräsentieren. Der manuelle Kennzeichnungsprozess führt ebenfalls zu Subjektivität, da verschiedene Prüfer unterschiedliche Meinungen darüber haben können, was eine gültige Erzählung ausmacht. Das Ungleichgewicht der positiven und negativen Fälle im Datensatz könnte auch die Ausbildung und Genauigkeit der Modelle beeinträchtigen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Zukünftige Studien sollten sich mit einer breiteren Palette von Lebensereignissen beschäftigen und den Bewertungsprozess verbessern, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu erhöhen. Das Sammeln eines ausgewogeneren Datensatzes könnte auch helfen, die Herausforderungen anzugehen, die während des Trainings der Maschinenlernmodelle auftraten. Es könnten auch standardisierte Praktiken entwickelt werden, um sicherzustellen, dass alle Erzählungen klaren Qualitätsstandards entsprechen.

#Fazit

Diese Studie hebt die Effektivität strukturierter Erzählvorgaben bei der Generierung relevanter Erzählungen mithilfe von LLMs hervor. Die Ergebnisse bestätigen das Potenzial dieser Modelle, Geschichten zu erstellen, die den menschlichen Erwartungen entsprechen. Durch die Kombination von Maschinenlernen mit effektivem Prompt Engineering können wir die Klassifikation von Erzählungen automatisieren und den gesamten Prozess der Erzeugung von Erzählungen verbessern. Diese Forschung kann zahlreiche Anwendungen haben, von Geschichtenerzählen in KI bis hin zur Verbesserung der Kommunikation in verschiedenen Bereichen.

#Breitere Auswirkungen

Die in dieser Studie vorgestellten Arbeiten können zu Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens und der Erzeugung von Erzählungen führen. Die Implikationen sind weitreichend, mit potenziellen Vorteilen für das Geschichtenerzählen, die Gesundheitskommunikation und mehr. Da sich LLMs weiter verbessern, können wir noch bedeutungsvollere Interaktionen und Erzählungen erwarten, die mit den Menschen auf einer tieferen Ebene resonieren.

#Verfügbarkeit von Software und Daten

Die in dieser Forschung verwendete Software und Daten sind als ergänzendes Material verfügbar und könnten in einem öffentlichen Repository zugänglich gemacht werden, je nach Annahme zur Veröffentlichung.