LLM 系列(四):神奇的魔法数 27

原文链接:mp.weixin.qq.com/s/tEozMs4QW...

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目,该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目,旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。 项目采用模块化设计,每个模块都专注于特定的功能领域,便于学习和扩展。欢迎感兴趣的小伙伴们关注和 Star。

项目地址github.com/java-ai-tec...

当要求大型语言模型(LLMs)在1-50范围内生成"随机"数字时,它们表现出明显的偏向性,特别是对数字27的强烈偏好。 这一现象并非技术缺陷,而是反映了人类认知偏差的深层镜像------因为这些模型是在人类生成的文本数据上训练的, 它们学会了复制人类在"随机"选择中的系统性偏差。研究表明,数字27位于心理学上的"黄金地带"------ 既不太明显(如1、10、25、50),也不太无趣(如20、30),给人以"随机而独特"的感觉。

这个现象不仅仅是国外主流模型出现,国内模型似乎也在遵循这个法则。

为什么会有这个 27 Magic Number 存在呢?下面是我使用 Agent 做的一个 DeepReaserch~,来看看模型怎么解释模型的

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