論文の概要: Emotional Intelligence of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09042v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 07:49:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 15:53:35.750203
• Title: Emotional Intelligence of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの感情インテリジェンス
• Authors: Xuena Wang (1), Xueting Li (2), Zi Yin (1), Yue Wu (1) and Liu Jia (1) ((1) Department of Psychology & Tsinghua Laboratory of Brain and Intelligence, Tsinghua University, (2) Department of Psychology, Renmin University)
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野において顕著な能力を示している。 しかし、現実世界の応用にとって重要な人間の感情や価値観との整合性は、体系的に評価されていない。 そこで我々は,感情認識,解釈,理解を含むLLMの感情知能(EI)を評価した。
• 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) have demonstrated remarkable abilities across numerous disciplines, primarily assessed through tasks in language generation, knowledge utilization, and complex reasoning. However, their alignment with human emotions and values, which is critical for real-world applications, has not been systematically evaluated. Here, we assessed LLMs' Emotional Intelligence (EI), encompassing emotion recognition, interpretation, and understanding, which is necessary for effective communication and social interactions. Specifically, we first developed a novel psychometric assessment focusing on Emotion Understanding (EU), a core component of EI, suitable for both humans and LLMs. This test requires evaluating complex emotions (e.g., surprised, joyful, puzzled, proud) in realistic scenarios (e.g., despite feeling underperformed, John surprisingly achieved a top score). With a reference frame constructed from over 500 adults, we tested a variety of mainstream LLMs. Most achieved above-average EQ scores, with GPT-4 exceeding 89% of human participants with an EQ of 117. Interestingly, a multivariate pattern analysis revealed that some LLMs apparently did not reply on the human-like mechanism to achieve human-level performance, as their representational patterns were qualitatively distinct from humans. In addition, we discussed the impact of factors such as model size, training method, and architecture on LLMs' EQ. In summary, our study presents one of the first psychometric evaluations of the human-like characteristics of LLMs, which may shed light on the future development of LLMs aiming for both high intellectual and emotional intelligence. Project website: https://emotional-intelligence.github.io/
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語生成、知識利用、複雑な推論といったタスクを通じて、多くの分野において顕著な能力を示してきた。 しかし、現実の応用に欠かせない人間の感情や価値観との整合は体系的に評価されていない。 そこで我々は,LLMの感情知能(EI)を評価し,効果的なコミュニケーションや社会的相互作用に必要な感情認識,解釈,理解を包含した。 具体的には、EIのコアコンポーネントである感情理解(EU)に焦点を当てた、人間とLLMの両方に適した新しい心理測定評価法を開発した。 このテストでは、現実的なシナリオにおいて複雑な感情(例えば、驚き、喜び、パズル、誇り)を評価する必要がある(例えば、パフォーマンスの低さにもかかわらず、ジョンは驚くほどトップスコアを獲得した)。 500人以上の大人から作られた参照フレームを用いて、私たちは様々な主要なLSMをテストしました。 GPT-4は、EQが117人である人の89%を超えている。 興味深いことに、多変量パターン解析により、一部のLCMは人間と質的に異なる表現パターンであるため、人間レベルのパフォーマンスを達成するための人間的なメカニズムに応答しなかったことが明らかとなった。 さらに,モデルサイズ,トレーニング方法,アーキテクチャなどの要因がllmsのeqに与える影響についても検討した。 本研究は,LLMの人間的特徴に関する最初の心理測定的評価の1つであり,高知能・感情知能の両立を目指したLCMの今後の発展に光を当てる可能性がある。 プロジェクトウェブサイト: https://emotional-intelligence.github.io/

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