論文の概要: Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07550v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 04:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 01:40:30.194510
• Title: Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習型言語モデルにおけるパーソナリティの評価と誘導
• Authors: Guangyuan Jiang, Manjie Xu, Song-Chun Zhu, Wenjuan Han, Chi Zhang, Yixin Zhu
• Abstract要約: 人間の個性理論を機械行動研究のツールとして活用することで,心理測定研究からインスピレーションを得た。 これらの疑問に答えるために,機械の動作を研究するためのMachine Personality Inventory(MPI)ツールを紹介した。 MPIは、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター(Big Five Personality Factors、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター)理論とパーソナリティ評価在庫に基づく標準化されたパーソナリティ・テストに従う。 パーソナリティ・プロンプト法(P2法)を考案し、特定のパーソナリティを持つLSMを制御可能な方法で誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.19379997967191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standardized and quantified evaluation of machine behaviors is a crux of understanding LLMs. In this study, we draw inspiration from psychometric studies by leveraging human personality theory as a tool for studying machine behaviors. Originating as a philosophical quest for human behaviors, the study of personality delves into how individuals differ in thinking, feeling, and behaving. Toward building and understanding human-like social machines, we are motivated to ask: Can we assess machine behaviors by leveraging human psychometric tests in a principled and quantitative manner? If so, can we induce a specific personality in LLMs? To answer these questions, we introduce the Machine Personality Inventory (MPI) tool for studying machine behaviors; MPI follows standardized personality tests, built upon the Big Five Personality Factors (Big Five) theory and personality assessment inventories. By systematically evaluating LLMs with MPI, we provide the first piece of evidence demonstrating the efficacy of MPI in studying LLMs behaviors. We further devise a Personality Prompting (P^2) method to induce LLMs with specific personalities in a controllable way, capable of producing diverse and verifiable behaviors. We hope this work sheds light on future studies by adopting personality as the essential indicator for various downstream tasks, and could further motivate research into equally intriguing human-like machine behaviors.
• Abstract（参考訳）: 機械の挙動の標準化と定量化はLLMの理解の要点である。 本研究では,人間の性格理論を機械行動研究の道具として活用し,心理計測からインスピレーションを得た。 人間の行動に対する哲学的な探求として始まり、個性の研究は個人が思考、感覚、行動においてどのように異なるかに焦点をあてる。 人間の心理測定を原則的かつ定量的に活用することで、マシンの挙動を評価できますか? もしそうなら、LSMに特定の性格を誘導できるだろうか? これらの質問に答えるために、機械の行動を研究するためのmpi(machine personality inventory)ツールを紹介し、mpiは5つの大きなパーソナリティ要素(big five)理論とパーソナリティアセスメントインベントリに基づいて、標準化されたパーソナリティテストに従っている。 LLMをMPIで体系的に評価することにより,本研究におけるMPIの有効性を示す最初の証拠を提供する。 さらに、特定の個性を持つllmを制御可能な方法で誘導するパーソナリティ促進法(p^2)を考案し、多様で検証可能な行動を生成する。 この研究は、さまざまな下流課題にパーソナリティを欠かせない指標として採用することで将来の研究に光を当て、人間のようなマシンの振る舞いを均等に学べることを願っている。

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