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语料模型团队发布图式连贯量表

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AI 综述

语料模型团队发布图式连贯量表(SCI),这是一种包含96道强制选择题的量表,专门用于衡量指定信念是否真正组织模型认知。量表基于贝克认知模型的八个层级设计,每个层级提供6种回复选项,关联三种消极自我图式及其积极对应物,采用长度归一化对数似然进行评分,不生成或解析文本。 在五个1.7B至14B基座模型上,9名临床专家识别指定信念的准确率达79.5%,信念适配器在30个信念单元上表现出靶标特异性。研究揭示了现有患者模拟器未能有效承载核心理论信念的问题,并发布了题目、评分代码及简短量表,为情感测量提供了模板。

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报道时间线

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10月26日
  1. arXiv · NLP
    图式连贯量表 (SCI):衡量指定信念如何组织语言模型认知

    语言模型团队提出图式连贯量表 (SCI),包含 96 道强制选择题,用于衡量指定信念是否真正组织模型认知而非仅调整情绪。 在五个 1.7B-14B 基座模型上,9 名临床专家识别指定信念准确率达 79.5%,信念适配器在 30/30 信念单元上表现出靶标特异性。 研究揭示了现有患者模拟器未能有效承载核心理论信念,并发布了题目、评分代码及简短量表,为情感测量提供模板。

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