في عالمنا المتنوع، تختلف تفضيلات الفكاهة بشكل كبير بين الأفراد والثقافات، مما يزيد من تعقيد تقييم الفكاهة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models).

تتناول هذه الدراسة منطقة جديدة تحت العنوان "Oogiri"، وهي لعبة يابانية مبتكرة تتطلب استجابات إبداعية من اللاعبين. من خلال تحليل سجلات تصويت المستخدمين، تم تصنيفهم بناءً على تفضيلاتهم في الفكاهة. يستخدم الباحثون نماذج "Bradley-Terry-Luce" لتقدير أوزان محددة لمجموعة من عوامل التفضيل التي تجعل من النمط الفكاهي يبرز.

نتيجة لهذا التحليل، وجدت الدراسة أن مجموعات المستخدمين تُظهر أنماط تفضيل مختلفة، حيث يمكن أن تعكس نتائج نماذج اللغة الكبيرة تفضيلات مجموعة واحدة معينة.

لكن المفاجأة تأتي من أسلوب "persona prompting"، حيث يمكن توجيه تفضيلات نماذج اللغة نحو مجموعة معينة، مما يفتح آفاق جديدة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على فهم الفكاهة بشكل أعمق واستجابة بشكل أكثر دقة لمتطلبات المستخدمين.

المواد والبرمجيات المستخدمة لجمع البيانات وتحليلها متاحة للعامة لدعم التكرارية في البحث، مما يعزز الثقة في النتائج المستخلصة.