Strategic Insights in Human and Large Language Model Tactics at Word Guessing Games

要約

2022 年の初めに、単純化された単語当てゲームが世界を席巻し、オリジナルの英語版を超えて多くの言語にさらに適応されました。
この論文では、2 年以上の期間で進化した、毎日の単語推測ゲームのプレイヤーの戦略を検証します。
頻繁にプレイするプレイヤーの 25% から集めたアンケートにより、毎日の旅を続けるための戦略とモチベーションが明らかになります。
また、2 つの異なる言語でゲームを理解してプレイする際の、いくつかの一般的なオープンアクセス大規模言語モデル システムとオープンソース モデルの機能も調査します。
結果は、特定のモデルが正しい推測の長さを維持し、繰り返しを生成するのに苦労していること、および存在しない単語や語形変化の幻覚を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

At the beginning of 2022, a simplistic word-guessing game took the world by storm and was further adapted to many languages beyond the original English version. In this paper, we examine the strategies of daily word-guessing game players that have evolved during a period of over two years. A survey gathered from 25% of frequent players reveals their strategies and motivations for continuing the daily journey. We also explore the capability of several popular open-access large language model systems and open-source models at comprehending and playing the game in two different languages. Results highlight the struggles of certain models to maintain correct guess length and generate repetitions, as well as hallucinations of non-existent words and inflections.

arxiv情報

著者 Matīss Rikters,Sanita Reinsone
発行日 2024-12-13 10:01:19+00:00
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