כתבה
arXiv cs.CL ·
שיפור קוגניטיבי: חשיבה מחדש על צורך במשחקי תפקיד למודלי שפה גדולים
Cognitive Enhancement: Rethinking the Necessity of Role-Playing for Large Language Models
במאמר זה, המחברים חוקרים את יעילות תרגולי משחקי תפקיד למודלי שפה גדולים. הם מציעים תאוריה חדשה לפיה תרגולי משחקי תפקיד יעילים רק כאשר המודל קורא נכון את התפקיד והתחום הידע הקשור לו. הם גם מציעים פתרון חדש לצורך בתרגולי משחקי תפקיד, הקרוי MLCP.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39853v1 Announce Type: new Abstract: Role-playing prompting has become a popular yet simple technique for improving LLM reasoning and output quality. However, whether it consistently boosts performance across diverse domains remains unclear, as systematic validation is lacking. To fill this gap, we run multi-model, cross-domain, and multilingual experiments on MMLU and MMLU-Redux. We find that gains from role-play prompting depend heavily on model capacity, knowledge domain, and prompt language. Drawing on metacognition theory, we propose the persona-related cognitive alignment hypothesis: role-play works only when the LLM correctly grasps the designated persona and its associated knowledge domain. We test this hypothesis through persona information richness ablation, layer-wise
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית