論文の概要: Revisiting the Reliability of Psychological Scales on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19926v3
• Date: Thu, 28 Dec 2023 13:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:02:32.461803
• Title: Revisiting the Reliability of Psychological Scales on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける心理的尺度の信頼性の再検討
• Authors: Jen-tse Huang, Wenxuan Wang, Man Ho Lam, Eric John Li, Wenxiang Jiao, Michael R. Lyu
• Abstract要約: 本研究では,人格評価を大規模言語モデル(LLM)に適用する際の信頼性について検討する。 LLMのパーソナライズに光を当てることで、この分野での今後の探索の道を開くことに努める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.31055885857062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research has extended beyond assessing the performance of Large Language Models (LLMs) to examining their characteristics from a psychological standpoint, acknowledging the necessity of understanding their behavioral characteristics. The administration of personality tests to LLMs has emerged as a noteworthy area in this context. However, the suitability of employing psychological scales, initially devised for humans, on LLMs is a matter of ongoing debate. Our study aims to determine the reliability of applying personality assessments to LLMs, explicitly investigating whether LLMs demonstrate consistent personality traits. Analyzing responses under 2,500 settings reveals that gpt-3.5-turbo shows consistency in responses to the Big Five Inventory, indicating a high degree of reliability. Furthermore, our research explores the potential of gpt-3.5-turbo to emulate diverse personalities and represent various groups, which is a capability increasingly sought after in social sciences for substituting human participants with LLMs to reduce costs. Our findings reveal that LLMs have the potential to represent different personalities with specific prompt instructions. By shedding light on the personalization of LLMs, our study endeavors to pave the way for future explorations in this field. We have made our experimental results and the corresponding code openly accessible via https://github.com/CUHK-ARISE/LLMPersonality.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、大規模言語モデル(LLM)の性能を評価することを超えて、心理学的観点からそれらの特性を検証し、その行動特性を理解する必要性を認識している。 LLMに対するパーソナリティテストの管理は、この文脈で注目に値する分野となっている。 しかしながら、当初人間のために考案された心理学的尺度をLSMに採用する適性は、現在進行中の議論である。 本研究の目的は, LLM が一貫した性格特性を示すか否かを, LLM にパーソナリティアセスメントを適用することの信頼性を判断することである。 gpt-3.5-turboは,大きな5つのインベントリに対する応答の一貫性を示し,高い信頼性を示す。 さらに,gpt-3.5-turboが多様な人格をエミュレートし,様々なグループを表現できる可能性についても検討した。 以上の結果から,LSMは特定の指示で異なる個人性を表現できる可能性が示唆された。 LLMのパーソナライズに光を当てることで、この分野での今後の探索の道を開くことに努める。 実験結果と対応するコードはhttps://github.com/CUHK-ARISE/LLMPersonality.comで公開しています。

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