論文の概要: Identifying and Manipulating the Personality Traits of Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10276v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 14:24:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 16:15:34.009784
- Title: Identifying and Manipulating the Personality Traits of Language Models
- Title（参考訳）: 言語モデルのパーソナリティ特性の同定と操作
- Authors: Graham Caron and Shashank Srivastava
- Abstract要約: 言語モデルにおける知覚的パーソナリティが、言語生成において一貫して現れるかどうかを検討する。
BERT や GPT2 のような言語モデルでは、異なる文脈におけるパーソナライズマーカーの識別と反映が一貫して可能であることを示す。
この振る舞いは、非常に予測可能な方法で操作できる能力を示し、それらを人格の特徴を特定し、ダイアログシステムのようなアプリケーションにおけるペルソナを制御するツールとしてフレーム化します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.213700601337383
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Psychology research has long explored aspects of human personality such as
extroversion, agreeableness and emotional stability. Categorizations like the
`Big Five' personality traits are commonly used to assess and diagnose
personality types. In this work, we explore the question of whether the
perceived personality in language models is exhibited consistently in their
language generation. For example, is a language model such as GPT2 likely to
respond in a consistent way if asked to go out to a party? We also investigate
whether such personality traits can be controlled. We show that when provided
different types of contexts (such as personality descriptions, or answers to
diagnostic questions about personality traits), language models such as BERT
and GPT2 can consistently identify and reflect personality markers in those
contexts. This behavior illustrates an ability to be manipulated in a highly
predictable way, and frames them as tools for identifying personality traits
and controlling personas in applications such as dialog systems. We also
contribute a crowd-sourced data-set of personality descriptions of human
subjects paired with their `Big Five' personality assessment data, and a
data-set of personality descriptions collated from Reddit.
- Abstract（参考訳）: 心理学の研究は、外向性、同意性、感情的な安定といった人間の個性の側面を長い間研究してきた。
ビッグファイブ」の性格特性のような分類は、パーソナリティタイプの評価と診断に一般的に用いられる。
本研究では,言語モデルにおける知覚的パーソナリティが,言語生成において一貫して表れているかどうかを考察する。
例えば、GPT2のような言語モデルは、パーティーに行くように頼まれた場合、一貫した方法で応答する可能性が高いか?
また,このような性格特性を制御できるかどうかについても検討する。
人格記述や人格特性に関する診断問題に対する回答など) の異なる文脈を提供すると, BERT や GPT2 などの言語モデルがそれらの文脈における人格マーカーを一貫して識別・反映できることを示す。
この振る舞いは、非常に予測可能な方法で操作できる能力を示し、それらを人格の特徴を特定し、ダイアログシステムのようなアプリケーションにおけるペルソナを制御するツールとしてフレーム化します。
また,「ビッグファイブ」パーソナリティ評価データと組み合わせた被験者のパーソナリティ記述のクラウドソースデータセットと,redditから照合したパーソナリティ記述のデータセットを提案する。
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