論文の概要: Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13988v4
• Date: Mon, 23 Oct 2023 20:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 01:25:21.030063
• Title: Machine Psychology: Investigating Emergent Capabilities and Behavior in Large Language Models Using Psychological Methods
• Title（参考訳）: 機械心理学:心理学的手法を用いた大規模言語モデルにおける創発的能力と行動の調査
• Authors: Thilo Hagendorff
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。 本稿では「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。 機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are currently at the forefront of intertwining AI systems with human communication and everyday life. Due to rapid technological advances and their extreme versatility, LLMs nowadays have millions of users and are at the cusp of being the main go-to technology for information retrieval, content generation, problem-solving, etc. Therefore, it is of great importance to thoroughly assess and scrutinize their capabilities. Due to increasingly complex and novel behavioral patterns in current LLMs, this can be done by treating them as participants in psychology experiments that were originally designed to test humans. For this purpose, the paper introduces a new field of research called "machine psychology". The paper outlines how different subfields of psychology can inform behavioral tests for LLMs. It defines methodological standards for machine psychology research, especially by focusing on policies for prompt designs. Additionally, it describes how behavioral patterns discovered in LLMs are to be interpreted. In sum, machine psychology aims to discover emergent abilities in LLMs that cannot be detected by most traditional natural language processing benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間のコミュニケーションと日常の生活を結び付けるAIシステムの最前線にある。 急速な技術進歩と極端な汎用性により、LLMは今や数百万人のユーザを抱えており、情報検索、コンテンツ生成、問題解決などの主要なゴート技術になりつつある。 そのため、その能力を徹底的に評価し、精査することが重要である。 現在のllmでは、ますます複雑で新しい行動パターンがみられるため、もともと人間をテストするために設計された心理学実験の参加者として扱うことができる。 そこで本研究では,「機械心理学」と呼ばれる新しい研究分野を紹介する。 この論文は、心理学の異なるサブフィールドがLLMの行動テストにどのように影響するかを概説する。 機械心理学研究の方法論的基準を定義しており、特にプロンプトデザインのポリシーに焦点を当てている。 さらに、LLMで発見された行動パターンがどのように解釈されるかを記述する。 要約すると、機械心理学は従来の自然言語処理ベンチマークでは検出できないLLMの創発的能力を発見することを目的としている。

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