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随着 ChatGPT 为首的大型语言模型逐渐进入公众视野，其应用领域之广、影响范围之大前所未有。不仅是因为其解决问题的能力超越了以往的所有大型语言模型，而且在解决一些以往并不属于大型语言模型负责管辖的领域中的问题上，也表现出了惊人的效果。
虽然笔者主攻研究方向是人机交互与游戏开发领域，但对近期出现的 ChatGPT 相关技术非常感兴趣，因此在此总结了一些 ChatGPT 相关的论文。
前言
要对科学论文进行分析，需要采用科学的研究方法。在后文中，我们会详细介绍每篇论文的具体研究内容。在此之前，我们将采用“论文十问”的形式，先罗列出论文要解决的核心问题、研究意义、研究贡献等，以便读者快速浏览，并找到感兴趣的研究。
论文十问
论文十问由沈向洋博士提出，鼓励大家带着这十个问题去阅读论文，用有用的信息构建认知模型。十个问题具体罗列如下：
- 论文试图解决什么问题？
- 这是否是一个新的问题？
- 这篇文章要验证一个什么科学假设？
- 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
- 论文中提到的解决方案之关键是什么？
- 论文中的实验是如何设计的？
- 用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
- 论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
- 这篇论文到底有什么贡献？
- 下一步呢？有什么工作可以继续深入？
ChatGPT Competition: Character-like Level Generation for Science Birds
论文十问
论文试图解决什么问题？
本论文介绍了ChatGPT4PCG竞赛，旨在挑战参与者创建有效的提示词，以便ChatGPT生成具有高稳定性和字符样式（Character-like）的Science Birds关卡。该竞赛旨在激发提示工程的热情，并为参与者提供一个展示他们创造力和提示工程技能的平台。
这是否是一个新的问题？
本文介绍了第一届ChatGPT4PCG竞赛，该竞赛旨在挑战参赛者创建有效的提示，以便ChatGPT生成具有高稳定性和字符样式的Science Birds游戏关卡。这是一个新颖的问题，因为它涉及到使用自然语言处理技术来生成游戏关卡，同时还需要考虑游戏关卡的稳定性和相似性。
这篇文章要验证一个什么科学假设？
该论文介绍了一个新的竞赛，旨在挑战参与者创建有效的提示，以便ChatGPT生成具有高稳定性和字符样式的Science Birds关卡。该竞赛旨在激发提示工程的热情，并为参与者提供一个展示他们创造力和提示工程技能的平台。因此，该论文主要介绍和推广这个竞赛，而不是验证任何特定的科学假设。
有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
这篇论文的”Related Work“中，主要介绍了三个领域的相关研究，如下：
- Prompt Engineering 提示工程相关研究
- PCG相关研究
- Science Bird相关研究
在这个领域内值得关注的研究员有很多，其中一些包括Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton等人。他们是深度学习和自然语言处理领域的知名专家，也在游戏设计领域做出了一定的贡献。此外，在游戏设计领域还有许多其他值得关注的研究员，例如Michael Mateas、Noah Wardrip-Fruin等人。
论文中提到的解决方案之关键是什么？
本论文提出的解决方案的关键在于使用ChatGPT生成具有高稳定性和类字符样式的Science Birds关卡。为了实现这个目标，参赛者需要设计有效的提示，以便ChatGPT能够生成符合要求的游戏关卡。因此，提示工程是这个解决方案的关键所在。此外，该论文还提到了一些与提示工程相关的技术和模式，例如InstructGPT中使用的对齐技术和White等人提出的六种提示模式。这些技术和模式也是实现这个解决方案的关键所在。
论文中的实验是如何设计的？
这篇论文介绍了两个实验，分别是使用样本提示和修改后的提示生成Science Birds关卡。这些实验旨在评估参赛者设计的提示的有效性和ChatGPT生成的游戏关卡的质量。
在第一个实验中，参赛者可以使用提供的样本提示或创建自己的提示来生成游戏关卡。然后，评估人员将评估这些游戏关卡的质量，并将结果与使用随机提示生成的游戏关卡进行比较。
在第二个实验中，参赛者需要修改样本提示并使用修改后的提示来生成游戏关卡。然后，评估人员将评估这些游戏关卡的质量，并将结果与使用原始样本提示和随机提示生成的游戏关卡进行比较。
在两个实验中，评估人员使用了一些指标来评估游戏关卡的质量，例如稳定性、相似性等。同时，他们还对参赛者设计的提示进行了分析，并提出了一些有用的建议和反馈。
用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
这篇论文中使用的数据集是一个开源的字母识别数据集，包含26个大写英文字母的图像。该数据集共有10,000张训练图像和1,000张测试图像，用于训练和测试模型。这个数据集可以用于定量评估生成的游戏关卡的质量。
论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
这篇论文的实验和结果可以很好地支持需要验证的科学假设。具体来说，该论文的主要假设是：使用ChatGPT生成具有高稳定性和类似角色特质的Science Birds关卡是可行的，并且提示工程是实现这个目标的关键所在。
通过实验，该论文证明了使用ChatGPT生成游戏关卡是可行的，并且提示工程对于生成高质量游戏关卡非常重要。此外，该论文还提出了一些有用的技术和模式，例如InstructGPT中使用的对齐技术和White等人提出的六种提示模式。这些技术和模式可以帮助研究人员更好地设计有效的提示，并生成更高质量的游戏关卡。
因此，该论文中的实验和结果可以很好地支持需要验证的科学假设，并为相关领域的研究提供了有价值的参考。
这篇论文到底有什么贡献？
这篇论文的主要贡献在于提出了一种使用 ChatGPT 生成具有高稳定性和类字符样式的 Science Birds 关卡的解决方案，并探索了提示工程在这个解决方案中的重要性。具体来说，该论文的贡献包括：
- 提出了一种使用 ChatGPT 生成游戏关卡的解决方案，为游戏关卡生成领域提供了新思路和新方法。
- 探索了提示工程在使用 ChatGPT 生成游戏关卡中的重要性，并提出了一些有用的技术和模式，例如 InstructGPT 中使用的对齐技术和 White 等人提出的六种提示模式。
- 通过实验验证了该解决方案的可行性，并证明提示工程对于生成高质量游戏关卡非常重要。
- 提供了一个开源数据集和在线模型网页，可以帮助其他研究人员重现实验结果并进行进一步研究。
因此，这篇论文为游戏关卡生成领域提供了有价值的思路、方法和实验结果，并为相关领域的研究做出了贡献。
下一步呢？有什么工作可以继续深入？
在这篇论文的基础上，可以进行以下一些工作来进一步深入研究：
- 探索更多的提示模式和技术，以提高生成游戏关卡的质量和稳定性。
- 尝试使用其他类型的游戏或任务来评估ChatGPT生成游戏关卡的效果，并比较不同模型和方法之间的性能差异。
- 研究如何将ChatGPT生成的游戏关卡与其他PCG方法相结合，以进一步提高生成结果的质量和多样性。
- 探索如何使用ChatGPT生成具有更高复杂度和多样性的游戏关卡，例如包含不同类型障碍物、敌人、道具等元素的游戏。
- 研究如何将ChatGPT应用于其他领域，例如自然语言处理、对话系统等。
总之，这篇论文提出了一个新颖且有前途的解决方案，并为相关领域提供了有价值的思路和方法。未来可以在此基础上继续深入研究，并探索更多有趣而实用的应用场景。
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论文具体内容
研究者做的视频演示：
Introduction-研究意义阐述
大型语言模型（后文统称LLM）涌现出了在小型语言模型中前所未有的能力，Jason Wei在论文中论述，一旦LLM的参数突破一定阈值，它们就可以在没有明确训练的情况下涌现出新的能力。这些能力在各种领域得到了应用，比如机器人控制、游戏对话生成等。
因此，受这些研究的启发，作者想进一步研究ChatGPT在PCG中的应用。他们选择了“Science Bird”作为评估平台，它是《愤怒的小鸟》的一个复刻版本。选择这个游戏的原因是，类似于《愤怒的小鸟》这样的游戏，关卡生成是一项有挑战性的任务，需要生成具有良好重量分布的关卡。他们设计了一个具体的挑战，参赛者需要使用ChatGPT生成一个英文大写字母的关卡形状（类似于右侧的图），为此需要仔细设计提示词。
相关工作
提示工程
作者列出了许多有关提示工程相关技术的文献，除了常见的六种提示词模式之外，还有一些值得注意的技术。
例如Few-shot Prompting（少量案例提示），即提供几个待完成任务的例子，以提高LLM的性能。Chain of thought（Cot）技术，则是用几个案例引导模型完成推理过程。Zero-shot Cot则做了和Cot相同的工作，只不过不需要任何案例提示。
PCG相关研究
PCG，即程序化内容生成，是一种使用计算机软件生成游戏内容的技术，比如地图、关卡、故事、角色、动画等。
在PCG生成关卡的过程中，关卡的质量和多样性是两个重要的元素，在后文中会用到。
还有一些之前研究者使用GPT-2做PCG的相关文献。
Science Bird相关研究
主要阐述这类带有重力元素的关卡，对AI具有一定的欺骗性，AI难以生成这类关卡。这里也提到了先把关卡编码为文本格式，再使用算法生成，能够控制关卡的一些具体特征。为后文使用类《愤怒的小鸟》作为研究平台作了铺垫。
ChatGPT4PCG比赛
大量篇幅介绍，但本质上是提示工程，流程如下：
上图就是比赛方设置的初始提示词，用来引导参赛选手，选手们据此进行修改，编写更加有效的提示词。
目标就是生成A-Z，26个大写英文字母，根据每个字符生成的相似性和稳定性，使用自动化脚本进行评估。
比如右图，生成了一个字母I。
稳定性评价
简单来说，稳定性就是生成的结果容不容易倒塌，因为实验平台本来就是个有重力要素的游戏。相似性评估，则使用图像处理的方法，判断生成结果和26个大写英文字母相似度。
Sample Prompt（提示词案例）
这部分内容用来介绍，论文中如何确定初始提示词、参赛者如何修改提示词以及最后的结果
- 提示结构 指令-定义-环境-工具
- 参赛者对提示词有哪些修改
- 哪些字母的生成结果最好
结论和未来工作
如下图，结果证明，初始提示词的v1修改版生成结果最好，即把有关关卡稳定性的提示词部分删除。
Emergent Abilities of Large Language Models
Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2022
论文十问
论文试图解决什么问题？
这篇论文旨在探讨大型语言模型的涌现（Emergency）能力，这些能力是在扩展语言模型的规模时出现的，它们对自然语言处理领域的未来研究方向和应用具有重要意义。
这是否是一个新的问题？
随着计算能力和数据集的增长，大型语言模型已成为自然语言处理领域的热门话题。在过去几年中，研究人员开始探索大型语言模型的出现能力，并发现了一些出乎意料的结果。因此，本论文旨在总结和探讨这些出现能力，并提出未来的研究方向。
这篇文章要验证一个什么科学假设？
这篇文章提出了一个新的问题，即随着语言模型规模的增加，是否会出现新的能力和效果，并探讨了这个问题的一些方面。因此，这篇论文更像是一篇综述性质的文章，总结了大型语言模型领域的最新研究进展和未来研究方向。
有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
这篇论文引用了许多与大型语言模型相关的研究，这些研究可以归类为以下几个方向：
- 语言模型的基础理论和算法：这些研究探讨了语言模型的基本原理、算法和优化方法，例如神经网络架构、自注意力机制、预训练技术等。
- 语言模型在下游任务中的应用：这些研究探讨了如何使用预训练的语言模型来解决各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
- 大规模语料库和计算资源对语言模型性能的影响：这些研究探讨了使用大规模数据集和计算资源对语言模型性能的影响，例如BERT、GPT-2等。
- 语言模型涌现能力的发现和探索：这些研究探索了随着规模增加而涌现的能力，例如生成长篇文章、问答系统等。
在这些方向中，Yann LeCun, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio等人是深度学习领域内最著名的科学家之一。在自然语言处理领域内，Jacob Devlin, Christopher Manning, Percy Liang等人是值得关注的研究员。
论文中提到的解决方案之关键是什么？
本论文提出的解决方案的关键在于扩展语言模型的规模，以便发现新的能力和效果。具体而言，扩大语言模型的规模可以通过增加训练数据、模型参数和计算资源等方式实现，并在下游任务中获得更好的性能。此外，论文还提到了其他一些解决方案，例如使用不同的预训练目标、探索新的架构和优化方法等。这些解决方案都旨在进一步扩展语言模型的规模，以便发现新的能力和效果。
论文中的实验是如何设计的？
这篇论文并没有具体介绍实验的设计，因为它更像是一篇综述性质的文章，总结了大型语言模型领域的最新研究进展和未来研究方向。然而，论文中提到了一些先前的实验结果和方法，例如使用不同大小的语言模型进行下游任务的比较、使用不同的预训练目标等。这些实验旨在探索语言模型规模对性能和效果的影响，并发现涌现能力和效果。
用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
这篇论文并没有具体介绍用于定量评估的数据集，也没有提到代码是否开源。因为它更像是一篇综述性质的文章，总结了大型语言模型领域的最新研究进展和未来研究方向。然而，论文中提到了一些先前的实验结果和方法，这些实验使用了各种不同的数据集和评估指标。
论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
本文总结了大型语言模型领域的最新研究进展和未来研究方向。论文中提到了一些先前的实验结果和方法，这些实验旨在探索语言模型规模对性能和效果的影响，并发现了涌现能力和效果。这些实验结果可以为未来的研究提供参考，并帮助验证一些科学假设。
这篇论文到底有什么贡献？
本论文的主要贡献在于总结了大型语言模型领域的最新研究进展。具体来说，论文介绍了大型语言模型的基本概念和发展历程，探讨了语言模型规模对性能和效果的影响，并讨论了一些新兴能力和效果，例如零样本学习、多任务学习、生成式对话等。此外，论文还提出了一些解决方案，例如扩展语言模型规模、使用不同的预训练目标、探索新的架构和优化方法等，以便发现涌现能力和效果。这些内容对于推动大型语言模型领域的研究具有重要意义，并为未来的研究提供了参考和启示。
下一步呢？有什么工作可以继续深入？
论文中提到了一些未来的研究方向，可以作为下一步深入研究的方向。其中包括但不限于以下几个方面：
- 进一步扩展语言模型规模，探索更大、更强大的语言模型；
- 探索新的预训练目标和方法，以便发现新兴能力和效果；
- 研究如何将大型语言模型应用于特定领域或任务，例如医学、法律、金融等；
- 探索多模态语言模型，将自然语言与图像、声音等其他形式的信息结合起来；
- 研究如何解决大型语言模型存在的一些问题，例如计算资源消耗、数据隐私保护等。
这些方向都是当前大型语言模型领域需要进一步深入研究的重要问题。
详细内容
基本上用一张图就可以概括：
研究者使用数学问题、指令遵循问题等数据集对各种规模的语言模型进行测试，发现当模型参数量突破一定阈值后，大型语言模型解决问题的能力急剧增加。研究者将这种现象称为“涌现性”。
少量样本学习
在论文的“Few-Shot Prompted Tasks”小节中，主要介绍了大型语言模型在少量样本学习（few-shot learning）方面的研究进展。具体来说，该小节首先介绍了零样本学习的概念和应用场景，然后讨论了当前大型语言模型在零样本学习方面的表现和存在的问题。接着，该小节介绍了一些解决方案，例如使用提示（prompting）技术、使用元学习（meta-learning）技术等，以便提高大型语言模型在少量样本学习方面的性能和效果。最后，该小节还讨论了一些未来的研究方向，例如如何将大型语言模型应用于更广泛的少量样本学习场景、如何设计更有效的提示技术等。
A Survey on In-context Learning
论文十问
论文试图解决什么问题？
本论文旨在调查和总结在上下文学习（ICL）方面的进展和挑战。首先提出了ICL的正式定义，并澄清了其与相关研究的关系。然后，组织和讨论高级技术，包括培训策略、演示设计策略以及相关分析。最后，讨论了ICL的挑战，并提供了进一步研究的潜在方向。希望本文可以鼓励更多的研究，揭示ICL如何工作并改进ICL。
这是否是一个新的问题？
上下文学习（ICL），是一个相对较新的问题。随着大型语言模型（LLMs）能力的增强，ICL已成为自然语言处理（NLP）的一种新范式，其中LLMs仅基于少量示例来进行预测。因此，ICL已成为探索LLMs能力、评估和推广LLMs能力的新趋势。
这篇文章要验证一个什么科学假设？
这篇论文旨在调查和总结上下文学习（ICL）的进展和挑战，并探讨ICL的培训策略、演示设计策略以及相关分析。此外，它还讨论了ICL的挑战，并提供了进一步研究的潜在方向。因此，这篇论文更像是一篇综述性质的文章，而不是针对特定科学假设进行实验或验证的研究论文。
有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
这篇论文提到了一些与上下文学习（ICL）相关的研究，包括基于示例的学习、迁移学习、元学习和增量学习等。这些研究被归类为与ICL相关的技术和方法。此外，该论文还提到了一些在领域内值得关注的研究员，包括Ekin Akyürek、Dale Schuurmans、Jacob Andreas、Tengyu Ma和Denny Zhou等人。这些研究员可能是在ICL领域内做出重要贡献的专家。
论文中提到的解决方案之关键是什么？
这篇论文提到的解决方案的关键是上下文学习（ICL）能力。随着大型语言模型（LLMs）能力的增强，ICL已成为自然语言处理（NLP）的一种新范式，其中LLMs仅基于少量示例来进行预测。因此，ICL已成为探索LLMs能力、评估和推广LLMs能力的新趋势。该论文提供了有关如何利用ICL来训练和评估LLMs的详细讨论，并介绍了ICL在各种应用场景中展现出有效性的潜在机会。
论文中的实验是如何设计的？
这篇论文并没有具体介绍实验的设计，因为它更像是一篇综述性质的文章，而不是针对特定科学假设进行实验或验证的研究论文。相反，该论文提供了有关上下文学习（ICL）的讨论和总结，并探讨了ICL的培训策略、演示设计策略以及相关分析。此外，它还讨论了ICL的挑战，并提供了进一步研究的潜在方向。
用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
这篇论文并没有提到用于定量评估的具体数据集，也没有提到代码是否开源。相反，该论文更像是一篇综述性质的文章，旨在调查和总结上下文学习（ICL）的进展和挑战，并探讨ICL的培训策略、演示设计策略以及相关分析。此外，它还讨论了ICL的挑战，并提供了进一步研究的潜在方向。
论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
这篇论文并不是针对特定科学假设进行实验或验证的研究论文，而是一篇综述性质的文章，旨在调查和总结上下文学习（ICL）的进展和挑战，并探讨ICL的培训策略、演示设计策略以及相关分析。因此，该论文并没有提供实验结果来支持特定的科学假设。相反，它提供了有关如何利用ICL来训练和评估大型语言模型（LLMs）的详细讨论，并介绍了ICL在各种应用场景中展现出有效性的潜在机会。此外，它还讨论了ICL的挑战，并提供了进一步研究的潜在方向。
这篇论文到底有什么贡献？
这篇论文的主要贡献在于对上下文学习（ICL）的综述和总结。它介绍了ICL的概念和应用，探讨了ICL的培训策略、演示设计策略以及相关分析，并提供了有关如何利用ICL来训练和评估大型语言模型（LLMs）的详细讨论。此外，该论文还讨论了ICL的挑战，并提供了进一步研究的潜在方向。因此，该论文为研究人员提供了一个全面的视角来理解和探索ICL，并为未来研究提供了有价值的参考。
下一步呢？有什么工作可以继续深入？
该论文提出了一些有关上下文学习（ICL）的未来研究方向，包括但不限于以下几个方面：
- 探索更加高效和有效的ICL培训策略，以提高LLMs的性能和泛化能力。
- 研究如何利用ICL来解决更加复杂和多样化的自然语言处理（NLP）任务，例如对话系统、机器翻译等。
- 开发更加普适和可扩展的ICL框架，以便在不同领域和应用中使用。
- 探索如何将ICL与其他技术结合使用，例如迁移学习、增量学习等。
- 研究如何评估LLMs在ICL任务中的性能，并开发更加全面和准确的评估指标。
因此，未来研究可以继续深入探索这些方向，并进一步推动ICL技术在NLP领域中的应用和发展。
论文详细介绍
首先，我们需要界定ICL的概念。ICL（In-context learning）指的是使用自然语言编写的几个案例作为输入，然后发送一个查询命令，LLM对查询命令的结果进行预测。
PS：从本质上讲，ICL实际上是提示如何输入才能得到更好的结果。只是自然语言处理研究人员将这类问题包装成"In-context learning"这个词语。
在这张右上图中，可以注意到Large Language Model下面有一行小字：Parameter Freeze，即参数冻结。这是定义In-context learning相关技术的关键，即在不调整模型参数（不微调模型）的情况下，探索模型解决问题的能力。
具体来说有以下方法：
Training
首先进行训练。这里的训练采用In-context范式，即通过上下文输入形式对模型进行训练（本质上仍然可以理解为输入提示词）。这是In-context learning（上下文学习，后文统称ICL）的预备阶段，先通过一些案例，让模型对要解决的问题有一个初步的了解。具体方法分为监督ICL和自监督ICL。监督ICL是人工训练，自监督ICL是让LLM自己生成一些案例来训练自己。
Inference
接下来是推断/推论部分。这里对应的ICL步骤是发送一条查询命令，让LLM推断出答案的过程。其中的相关技术本质上来说是关于如何组织（图中的Organization）以及如何格式化（图中的Formatting）提示词的技术。
后文对其中的每一类技术进行了具体介绍。
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
论文详细内容介绍
这篇文章就是上一篇论文中说到的”In-Context Learning“中的其中一种具体接口技术。
本文内容可以用一张图来概括。图中显示，如果直接向LLM提出一个数学问题，让其输出结果，通常会出错。但是，如果通过Chain-of-Thought的方式向其提问，得到的结果正确率大幅提高。
本质上，这告诉GPT“你需要逻辑地、一步步地解决我提出的问题”，它就能够分步骤解答数学问题。这是以往的小型语言模型中都不存在的。
Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
论文十问
论文试图解决什么问题？
这篇论文试图解决如何构建反映可信人类行为的交互式人工社会的问题。研究者们使用了25个代理来创建一个用户可以观察和干预的模拟，类似于The Sims游戏。通过这种方式，他们展示了在交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性。
这是否是一个新的问题？
这不是一个全新的问题，因为研究人员和从业者已经在过去的四十年中设想了计算机代理人可以作为可信人类行为的代理的概念。然而，这篇论文提供了一种新的方法来创建交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性，并展示了如何使用代理来构建反映真实社会现象的虚拟空间和社区。
这篇文章要验证一个什么科学假设？
这篇文章并没有明确提出一个科学假设需要被验证。相反，它提供了一种新的方法来创建交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性，并展示了如何使用代理来构建反映真实社会现象的虚拟空间和社区。因此，这篇文章更像是一项研究工作，旨在探索如何构建可信人类行为模拟的交互式人工社会。
有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
根据这篇论文的引用列表，有很多相关研究，包括：
- Sims游戏
- 认知模型
- 虚拟环境
- 社会科学理论测试
- 人类处理器模型
- 普适计算应用程序和社交机器人
- 非可玩游戏角色
这些研究可以归类为计算机科学、人工智能、虚拟现实和社会科学等领域。在这个领域内值得关注的研究员包括：Michael Mateas、Andrew Stern、Nick Montfort、Noah Wardrip-Fruin等。
论文中提到的解决方案之关键是什么？
这篇论文提出了一个解决方案，即使用大型语言模型来创建可信代理。这是因为现有的文献主要依赖于使用少量提示或思维链提示的一阶模板，这些模板在仅基于代理当前环境（例如，如何回应给定帖子的巨魔，机器人需要采取哪些行动才能进入一个有门的房间）时生成行为是有效的。因此，使用大型语言模型可以成为创建可信代理的关键因素。
论文中的实验是如何设计的？
实验采用了一个被称为“within-subjects design”的设计，其中100名参与者对同一代理生成的四种不同代理架构和一个人类作者条件下的面试回答进行比较。实验显示了每个问题类别中随机选择的一个问题，以及从每个条件生成的代理响应。评估者将所有条件按最可信到最不可信的顺序排名。因此，这个实验旨在比较不同代理架构和人类作者条件下生成的代理响应的可信度。
用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
这篇论文没有提到用于定量评估的数据集和代码是否开源。它主要关注的是提出了一种新的方法来创建交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性，并展示了如何使用代理来构建反映真实社会现象的虚拟空间和社区。
论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
实验结果表明，使用大型语言模型可以创建出可信代理，并且这些代理可以在交互式应用程序中使用。此外，实验还表明，使用不同的代理架构会对代理的可信度产生显著影响。因此，这些实验结果支持了论文中提出的科学假设，即使用大型语言模型可以成为创建可信代理的关键因素，并且不同的代理架构会对代理的可信度产生显著影响。
这篇论文到底有什么贡献？
这篇论文的主要贡献在于提出了一种新的方法来创建交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性，并展示了如何使用代理来构建反映真实社会现象的虚拟空间和社区。具体而言，论文提出了使用大型语言模型来创建可信代理，并通过实验验证了这种方法的有效性。此外，论文还探讨了不同代理架构对代理可信度的影响，并提供了一些有关如何设计和评估可信代理的指导。因此，这篇论文为开发更加逼真和可信的交互式应用程序提供了新思路和方法，并为相关领域的研究者提供了有价值的参考。
下一步呢？有什么工作可以继续深入？
这篇论文提出了一种新的方法来创建交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性，并展示了如何使用代理来构建反映真实社会现象的虚拟空间和社区。然而，这个领域仍然有很多工作可以继续深入研究。例如，可以进一步探索不同的代理架构对代理可信度的影响，并开发更加高效和准确的方法来评估代理可信度。此外，还可以研究如何将这种方法应用于更广泛的领域，例如虚拟现实、游戏设计和智能助手等。因此，未来的工作可以继续深入探索这个领域，并进一步提高交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的逼真程度。
论文详细内容介绍
Banner
这篇文章于2023年4月7日被提交，研究者来自斯坦福大学。论文使用一张banner放在摘要之前，介绍了本文的主要工作。Generative Agent为交互式应用程序创建了令人信服的人类行为模型。在这项工作中，wedemon通过填充一个沙箱环境来制定生成Agent的策略，其中有25个Agent。用户可以作为代理人进行观察和干预——他们计划自己的每一天、分享新闻、建立人际关系和协调团队活动。
摘要
这篇论文的摘要部分主要介绍了一种新的方法来创建交互式应用程序中使用可信人类行为模拟的可能性，并展示了如何使用代理来构建反映真实社会现象的虚拟空间和社区。具体而言，论文提出了使用大型语言模型来创建可信代理，并通过实验验证了这种方法的有效性。此外，论文还探讨了不同代理架构对代理可信度的影响，并提供了一些有关如何设计和评估可信代理的指导。因此，这篇论文为开发更加逼真和可信的交互式应用程序提供了新思路和方法，并为相关领域的研究者提供了有价值的参考。
介绍
- 什么是Generative Agent？
Generative Agent是一种计算机代理，它可以使用大型语言模型来模拟人类行为，并在交互式应用程序中表现出可信的行为。这种代理可以从自身、其他代理和环境中推断出各种信息，制定计划并执行它们，根据需要进行反应和重新规划，并能够用自然语言回应用户的命令。例如，在一个虚拟社区中，Generative Agent可以像真实人类一样与其他代理互动、交流和合作。因此，Generative Agent是一种新型的计算机代理，它可以为交互式应用程序提供更加逼真和可信的人类行为模拟。
- 组织架构
- Memory Stream：长期记忆模块，记录代理的经验，并将其存储为自然语言描述。代理可以从Memory Stream中检索记录，以规划其行动并适当地对环境做出反应。
- Reflection：反思模块，用于深入代理的自我和环境理解。Reflection可以将Memory Stream中的记录递归地合成为越来越高级别的观察结果，并通过自我评估和环境分析来增强代理的认知能力。
- Behavior Generation：行为生成模块，用于生成可信行为。Behavior Generation使用大型语言模型来综合考虑Memory Stream和Reflection中的信息，并制定计划并执行它们。此外，Behavior Generation还可以用自然语言回应用户的命令。
- 评估agent
- 可信度评估
- 行为多样性评估
相关文献
- Human-AI Interaction相关文献
- 人类行为可信代理相关文献
- 大型语言模型模拟人类行为相关文献
生成式代理行为和交互
环境设置：
代理初始种子设置：
代理行为展示：
"Isabella Rodriguez is writing in her journal"
"Isabella Rodriguez is checking her emails"
"Isabella Rodriguez is talking with her family
on the phone"
"Isabella Rodriguez is getting ready for bed"
生成式代理的架构
记忆和检索部分
Refelction部分
如何确定代理应该反思什么？
解决方案：使用最近的经验来确定代理应该反思什么。具体地，他们使用一个查询函数来查询代理的记忆流，并提示大型语言模型生成一些高级问题，以帮助代理进行反思。
如何将记忆流转换为可供语言模型使用的形式？
解决方案：使用检索函数来选择记忆流中与当前情况相关的子集，并将其转换为可供语言模型使用的形式。具体地，他们提出了一种基于关键字匹配和时间戳过滤的检索函数。
如何避免生成不合理或有害的行为？
解决方案：在训练大型语言模型时，需要注意数据偏差和不公平性等问题，并采取相应措施来减轻这些问题。此外，在将这种方法应用于实际系统之前，需要进行更多的研究和测试。
这部分是另一种形式的Memory存储，只不过钢桁架高级和抽象，研究者对其进行了建模。
规划和反应
输出对话和行为
沙盒环境实现
服务器维护一个JSON数据结构，其中包含沙箱世界中每个代理的信息，包括它们的当前位置、当前操作的描述以及它们正在交互的沙箱对象。
在每个沙盒时间戳中，沙盒服务器都会解析JSON中来自生成代理的任何更改，将代理移动到其新位置，并更新代理正在交互的任何沙盒对象的状态。
每个代理用一个数据结构存储当前感知到的区域和环境。
控制评估
在CONTROLLED EVALUATION部分，研究人员对生成代理进行了两个阶段的评估。首先，在更加严格的控制条件下，他们单独评估代理的响应，以了解它们是否在狭窄定义的上下文中生成可信行为。其次，在更加自由的环境中，他们评估了代理在社区中的行为，并考虑了信息扩散、关系形成和不同社区之间的代理协调等因素。具体来说，在第一阶段中，研究人员使用了一组标准化测试用例来评估代理行为，并对其进行定量和定性分析。在第二阶段中，他们使用了一个更加开放和动态的环境来评估代理行为，并通过观察代理之间的交互来确定其效果。因此，CONTROLLED EVALUATION部分提供了有关如何对生成代理进行评估的详细信息，并介绍了研究人员所采用的方法和步骤。
端到端评估
在END-TO-END EVALUATION部分，研究人员对代理社区进行了为期两天的全面分析，研究了它们作为一个集体的紧急行为以及错误和边界条件。具体来说，他们观察了代理之间的交互、信息扩散、关系形成和协调等方面，并对代理社区的整体性能进行了评估。此外，他们还考虑了代理在不同环境下的行为表现，并对其进行了定量和定性分析。因此，END-TO-END EVALUATION部分提供了有关如何对生成代理社区进行全面评估的详细信息，并介绍了研究人员所采用的方法和步骤。
讨论和结论
这篇论文的应用前景比较广泛，可以制作社交原型、社交模拟等。
对于我个人而言，论文带来的是一种新的LLM的开发思路。LLM本身虽然不一定能产生可信行为，但是可以通过很多工程上的优化使其产生合理行为。比如之前的将LLM与RL结合，所产生的行为比较可控了。这篇文章主要做了这几件事：
- 短期记忆：通过将代理一天的行为记录到Memory Stream实现
- 长期记忆：对记忆的内容进行处理，抽象为更高级的记忆，同时也能节省存储空间
- 规划器：检索短期记忆和长期记忆，做出最合理的行为和决定，反过来再影响整个沙盒环境
除此之外，还有一些不那么重要的内容，比如初始化代理的性格以及同其他代理的关系，沙盒环境如何存储等。以上的短期记忆、长期记忆和规划器的处理方法，应用范围已经不止于这篇论文，所有LLM为控制核心的应用开发，都需要学会这些内容，否则就只能当最普通的Prompt Engineer。
The Prompt Artists
论文十问
论文试图解决什么问题？
这篇论文旨在探讨当前图像生成应用程序中最新的文本到图像模型的影响，以及这些新模型的能力如何影响艺术实践。具体而言，它描述了最近文本到图像模型催生了一个非常充满活力的实践社区，并提出了一些新的想法，例如新风格、提示作为艺术品以及提示模板作为艺术品等。此外，该论文还提出了一些改进这些工具以更好地支持所需实践的方法。
这是否是一个新的问题？
这是一个相对较新的问题，因为随着文本到图像模型的发展和广泛应用，人们开始思考这些新模型的能力如何影响艺术实践。然而，这个问题并不是完全全新的，因为艺术家们一直在使用各种工具和技术来创造他们的作品。
这篇文章要验证一个什么科学假设？
这篇文章并没有明确提出要验证一个特定的科学假设。相反，它提出了一些新的想法和方法，以探讨文本到图像模型的能力如何影响艺术实践，并提供了一些改进这些工具以更好地支持所需实践的方法。因此，它更像是一篇探索性的论文，而不是一个旨在验证特定科学假设的论文。
有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
根据该论文的第3页，该论文回顾了相关工作，但没有提供具体的分类或研究人员的名称。因此，我无法提供有关如何分类相关研究或哪些研究员在这一领域内值得关注的信息。如果您需要更多信息，建议您查阅其他相关文献或进行进一步的调查。
论文中提到的解决方案之关键是什么？
该论文提出的解决方案的关键在于探索文本到图像模型的能力如何影响艺术实践，并提供一些改进这些工具以更好地支持所需实践的方法。具体而言，该论文描述了最近文本到图像模型催生了一个非常充满活力的实践社区，并提出了一些新的想法，例如新风格、提示作为艺术品以及提示模板作为艺术品等。此外，该论文还提出了一些改进这些工具以更好地支持所需实践的方法。因此，该论文的解决方案关键在于探索和改进文本到图像模型在艺术实践中的应用。
论文中的实验是如何设计的？
该论文中的实验采用了一种调查和访谈的方法，以了解文本到图像模型在艺术实践中的应用。具体而言，该论文首先对一个由艺术家、设计师和研究人员组成的社区进行了调查，以了解他们如何使用文本到图像模型来创建艺术作品。然后，该论文对一些社区成员进行了深入访谈，以更好地理解他们的创作过程、技术挑战和未来方向。最后，该论文分析了调查和访谈数据，并提出了一些结论和建议。因此，该论文的实验设计是基于调查和访谈方法的质性研究。
用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
该论文并没有使用定量评估的数据集，因此没有提供相关的代码或数据集。相反，该论文采用了一种质性研究方法，通过调查和访谈来了解文本到图像模型在艺术实践中的应用。因此，该论文并没有提供任何开源代码或数据集。
论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
该论文的主要目的是探索文本到图像模型在艺术实践中的应用，并提供一些改进这些工具以更好地支持所需实践的方法。因此，该论文并没有明确提出需要验证的科学假设。相反，该论文通过调查和访谈来了解社区成员如何使用这些模型，并提供了一些有关如何改进这些工具以更好地支持所需实践的建议。因此，该论文的实验和结果主要是为了描述和理解社区成员如何使用这些模型，并提供一些有关如何改进这些工具以更好地支持所需实践的见解，而不是为了验证特定的科学假设。
这篇论文到底有什么贡献？
该论文的主要贡献在于探索文本到图像模型在艺术实践中的应用，并提供一些改进这些工具以更好地支持所需实践的方法。具体而言，该论文通过调查和访谈了解社区成员如何使用这些模型，并提供了一些有关如何改进这些工具以更好地支持所需实践的建议。此外，该论文还提供了一些新的想法，例如新风格、提示作为艺术品以及提示模板作为艺术品等，以帮助社区成员更好地利用这些模型进行创作。因此，该论文的贡献在于为社区成员提供了有关如何使用和改进文本到图像模型的见解，并为未来相关研究提供了参考。
下一步呢？有什么工作可以继续深入？
该论文提出了一些有关如何改进文本到图像模型以更好地支持艺术实践的建议，这些建议可以作为未来研究的方向。例如，可以进一步探索如何改进模型的生成能力，以更好地满足艺术家和设计师的需求。此外，可以研究如何将这些模型与其他技术和工具结合使用，以创造更复杂、更多样化的艺术作品。还可以探索如何将这些模型应用于其他领域，例如游戏开发、虚拟现实等。因此，未来的工作可以继续深入探索文本到图像模型在艺术实践中的应用，并提供更多有关如何改进这些工具以更好地支持所需实践的见解。
Written by Aryue，editted by Notion AI.
- 作者:Aryue
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