Creative Problem Solving in Large Language and Vision Models — What Would it Take?

要約

この論文では、計算的創造性 (CC) と大規模言語視覚モデル (LLVM) の研究を統合して、これらのモデルの主要な制限、つまり創造的な問題解決に対処するためのアプローチについて説明します。
我々は、プロンプトの強化を通じてこの制限に対処するために CC 原則をどのように適用できるかを示す予備実験を紹介します。
この取り組みにより、LLVM での創造的な問題解決のための ML アルゴリズムのコンテキストにおける計算上の創造性の議論を促進したいと考えています。
私たちのコードはhttps://github.com/lnairGT/creative-problem-solve-LLMsにあります。

要約(オリジナル)

In this paper, we discuss approaches for integrating Computational Creativity (CC) with research in large language and vision models (LLVMs) to address a key limitation of these models, i.e., creative problem solving. We present preliminary experiments showing how CC principles can be applied to address this limitation through augmented prompting. With this work, we hope to foster discussions of Computational Creativity in the context of ML algorithms for creative problem solving in LLVMs. Our code is at: https://github.com/lnairGT/creative-problem-solving-LLMs

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