Explore Theory-of-Mind

Explore Theory-of-Mind（ExploreToM）概述

ExploreToM是首个框架，旨在大规模生成多样且具有挑战性的思维理论数据，以用于稳健的训练和评估。该方法使用自定义领域特定语言的A*搜索算法生成复杂的故事结构以及新颖、多样但合理的场景，旨在全面测试大型语言模型（LLMs）的极限。

使用场景

1. 数据生成：ExploreToM能够生成带有丰富背景信息的故事情境，适用于训练和评估自然语言处理模型的能力，特别是在理解和推理人类思维方面。

2. 故事结构优化：通过A*搜索，ExploreToM可以在生成过程中的每一步优化故事结构，以确保构建出更复杂和引人入胜的情节。

3. 待读取和填充：生成的故事可以进一步填充细节，创建出更长的情境，这对需求更高的数据质量的场景尤为重要。

4. 评估基准：ExploreToM可以作为评估其他模型的基准，帮助研究者理解不同模型在思维理论推理能力上的表现差异。

5. 功能测试：提供了一系列测试用例，以验证生成的数据和模型的功能，确保稳健性和可靠性。

ExploreToM在推动自然语言处理和人工智能领域的发展，尤其是在思维理论和人类理解能力的模拟方面，展现了其强大的潜力和应用价值。