人工智能能够管理在线社区吗？
摘要：在线社区中培养健康的沟通方式的任务变得越来越紧迫，因为游戏和社交媒体体验变得越来越沉浸和逼真。我们通过使用大型语言模型（LLM）来训练学生模型来应对在线社区的管理挑战。我们使用零样本学习模型来提炼和扩展数据集，然后采用少样本学习和微调的方法，利用OpenAI的开放访问生成式预训练转换模型（GPT）。我们的初步发现表明，当经过适当培训时，LLMs在识别行为者意图、管理有毒评论和奖励积极贡献方面表现出色。学生模型在非上下文任务（如识别经典的有害行为）上表现超出预期，并在上下文任务（如识别在线讨论中的积极贡献）上表现足够。此外，使用OpenAI的GPT等开放访问模型，我们在开发过程中经历了一个重大的变革，历来被认为是复杂的建模任务。我们通过提供一个基于开放访问LLMs的工业级生成AI模型套件的示例模型套件，为信息系统（IS）讨论提供了一个关于生成AI在在线内容管理和去中心化、假名社区文化管理中的快速开发框架的贡献。
作者：Henrik Axelsen, Johannes Rude Jensen, Sebastian Axelsen, Valdemar Licht, Omri Ross
论文ID：2306.05122
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-06-09