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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19926v5
• Date: Fri, 04 Oct 2024 03:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:20.480806
• 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, Wenxiang Jiao, Man Ho Lam, Eric John Li, Wenxuan Wang, Michael R. Lyu,
• Abstract要約: 本研究の目的は,大規模言語モデル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明らかにすることである。 GPT-3.5、GPT-4、Gemini-Pro、LLaMA-3.1などのモデル毎の2,500設定の分析により、様々なLCMがビッグファイブインベントリに応答して一貫性を示すことが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.57981196992073
• License:
• Abstract: Recent research has focused on examining Large Language Models' (LLMs) 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. Analysis of 2,500 settings per model, including GPT-3.5, GPT-4, Gemini-Pro, and LLaMA-3.1, reveals that various LLMs show consistency in responses to the Big Five Inventory, indicating a satisfactory level of reliability. Furthermore, our research explores the potential of GPT-3.5 to emulate diverse personalities and represent various groups-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.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)の特徴を心理学的観点から検討し,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して現れてきた。 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、GPT-4、Gemini-Pro、LLaMA-3.1などのモデル毎の2,500設定の分析により、様々なLCMがビッグファイブインベントリに応答して整合性を示し、良好なレベルの信頼性を示していることが明らかになった。 さらに, 多様な個人性をエミュレートし, 多様な集団を表わすGPT-3.5の可能性について検討した。 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。

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