Комики тестируют способность LLM писать шутки
Кредит: сгенерированный AI изображение
Чтобы быть успешным, большинству комедиантов стоит написать рутину и выполнять ее на сцене.Такие процедуры, или монологи, как правило, включают в себя как рассказы, так и шутки или описывают юмористические ситуации.Многие также используют удивительные или неуместные замечания, давая аудитории внезапное понимание того, что они, возможно, не рассматривали определенным образом раньше.
Большинство профессиональных комедийных комиков проводят много времени, поливая свои рутины и тестируя их на небольших аудитории, прежде чем выступать перед крупными толпами или по телевизионным специальным предложениям.
В этом новом усилии команда в DeepMind задавалась вопросом, может ли LLMS может создать не только шутки, но и целые процедуры.Чтобы выяснить, они набрали 20 профессиональных комиков, которые раньше использовали LLM в своей работе.Исполнители использовали LLM, чтобы помочь им написать целую процедуру, а затем оценили результаты.
Исследователи обнаружили, что LLM довольно хороши в том, чтобы придумать шутки;К сожалению, немногие, если таковые были смешными.Они предположили, что большинство из них были общими по своей природе, и лишь немногие предложили что -нибудь на пути сюрприза.
В целом, комики обнаружили, что шутки, сгенерированные AI, не имеют ничьи, которые обычно необходимы для шутки, чтобы быть смешной.Многие описали результаты как мягкие.Но некоторые из них обнаружили, что LLM полезен для создания рутины, которая может быть использована для создания основной структуры, вокруг которой они могли бы построить свои собственные шутки.
Исследовательская группа предполагает, что результаты не удивительны, учитывая, что производители LLMS используют фильтры, чтобы не дать им генерировать производство, которые могут быть оскорбительными или острыми.
More information: Piotr Wojciech Mirowski et al, A Robot Walks into a Bar: Can Language Models Serve as Creativity Support Tools for Comedy? An Evaluation of LLMs’ Humour Alignment with Comedians, arXiv (2024). DOI: 10.48550/arxiv.2405.20956
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.