回到信息流
研究论文 / THE SIGNAL

开源大模型模拟囚徒困境合作行为

Modeling Human Behavior in the Prisoner's Dilemma with Large Language Models

AI 辅助整理

资讯摘要

论文研究开源大模型能否模拟人类在重复囚徒困境中的合作模式,测试了TII Falcon 7B Instruct、Google Gemma 7B、Meta Llama 3.1 8B Instruct、Microsoft Phi Mini MoE Instruct和Qwen 2.5 7B Instruct。作者设置固定伙伴与对手随机轮换两种场景,测量100轮合作率并与Montero-Porras等(2022)的人类数据比较。结果显示所有模型均偏离人类合作率,普遍过度合作。

要点速读

  • 论文比较固定伙伴(双方保留记忆)与对手随机轮换(有记忆模型对阵无记忆模型)两种场景,测量100轮及每10轮的合作率。
  • 作者报告所有开源模型均与人类合作率不同,整体过度合作;随机轮换场景中人类平均合作率为28.5%,多个模型超过80%。
  • Qwen-2.5-7B-Instruct表现出确定性倾向,Phi-mini-MoE-Instruct波动更大并曾短暂接近人类水平;论文认为开源模型尚不能可靠替代人类被试。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/20 21:06:31(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

阅读 arXiv · cs.CL 原文arxiv.org · 在新窗口打开