Yenilikler

Büyük dil modelleri kullanıcının motivasyonuna göre farklı yanıt verir

Yakın zamanda yayınlanan yeni bir çalışma Amerikan Tıp Bilişimi Derneği Dergisi (JAMIA), büyük dil modellerinin (LLM’ler) farklı motivasyon durumlarına nasıl yanıt verdiğini ortaya koyuyor. Doktora öğrencisi Michelle Bak ve Illinois Urbana-Champaign Üniversitesi Bilgi Bilimleri Fakültesi’nden Yardımcı Doçent Jessie Chin, yüksek lisans tabanlı üç üretken konuşma aracısı (GA) ChatGPT, Google Bard ve Llama 2 hakkındaki değerlendirmelerinde şunu buldu: GA’lar, kullanıcıların motivasyon durumlarını tanımlayabilir ve bireyler belirli hedefler belirlediklerinde ilgili bilgileri sağlayabilirken, kullanıcılar davranışlarını değiştirme konusunda tereddütlü veya kararsız olduklarında rehberlik sağlama olasılıkları daha düşüktür.

Bak, hareketsiz yaşam tarzını değiştirmeye dirençli diyabetli bir bireyin örneğini veriyor.

“Bir doktor tarafından diyabetlerini yönetmek için egzersiz yapmanın gerekli olacağı tavsiye edilmiş olsaydı, sağlıklı davranışlar hakkında farkındalığı artırmalarına, değişikliklerle duygusal olarak ilgilenmelerine ve sağlıksız alışkanlıklarının nasıl olduğunu fark etmelerine yardımcı olacak GA’lar aracılığıyla bilgi sağlamak önemli olurdu. Bak, “çevrelerindeki insanları etkileyebilir. Bu tür bilgiler, olumlu değişiklikler yapma yolunda sonraki adımları atmalarına yardımcı olabilir” dedi.

Mevcut GA’lar bu süreçler hakkında spesifik bilgilerden yoksundur ve bu da bireyi sağlık açısından dezavantajlı duruma düşürür. Bunun tersine, fiziksel aktivite düzeylerini değiştirmeye kararlı olan (örneğin, kronik depresyonu yönetmek için kişisel kondisyon eğitimine katılmış) bireyler için GA’lar ilgili bilgi ve desteği sağlayabilir.

Chin, “LLM’lerin belirli motivasyon durumlarına yanıt vermedeki bu büyük boşluğu, sağlığın teşviki ve geliştirilmesine yönelik LLM araştırmalarının gelecekteki yönlerini gösteriyor” dedi.

Bak’ın araştırma hedefi, koruyucu sağlık davranışlarını teşvik etmek için doğal dil işlemeyi ve psikolojik teorileri kullanmaya dayalı bir dijital sağlık çözümü geliştirmektir. Lisans derecesini California Los Angeles Üniversitesi’nden sosyoloji alanında aldı.

Chin’in araştırması, yaşam boyu sağlık iletişimini ve davranışını teşvik etmek için sosyal ve davranış bilimleri teorilerini tasarım teknolojilerine ve etkileşimli deneyimlere dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Illinois Üniversitesi’nde Uyarlanabilir Biliş ve Etkileşim Tasarımı (ACTION) Laboratuvarını yönetmektedir. Chin, Ulusal Tayvan Üniversitesi’nden psikoloji alanında lisans derecesine, insan faktörleri alanında yüksek lisans derecesine ve Illinois Üniversitesi’nden öğretme ve öğrenmede bilişsel bilime odaklanan eğitim psikolojisi alanında doktora derecesine sahiptir.

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/04/240403171040.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu