今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

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原标题：今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究
关键字：解读,数据,人类,模型,策略
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：8575字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 芒果、Python引言：经济选择预测的新视角在经济决策的预测领域，传统方法通常受限于获取人类选择数据的难度。实验经济学研究大多集中在简单的选择设置上，而这些设置往往无法捕捉复杂的人类行为。近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息、重复游戏和自然语言交流，尤其是基于语言的说服游戏。这引出了一个重要的启示：LLMs是否能够完全模拟经济环境并生成数据，以高效预测人类选择，从而替代复杂的经济实验室研究？
本文开创性地研究了这一主题，并证明了其可行性。本文展示了一个仅基于LLM生成数据的模型能够有效预测人类在基于语言的说服游戏中的行为，并且甚至能够超越基于实际人类数据训练的模型。
论文标题：
Can Large Language Models Replace Economic Choice Prediction Labs?
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2401.17435.pdf

原文链接：今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说
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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备行业嗅觉与报道深度。