論文の概要: Emotionally Numb or Empathetic? Evaluating How LLMs Feel Using EmotionBench

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03656v3
• Date: Thu, 4 Jan 2024 10:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 17:16:08.927548
• Title: Emotionally Numb or Empathetic? Evaluating How LLMs Feel Using EmotionBench
• Title（参考訳）: 感情的なヌームか共感か? EmotionBench を用いた LLM の実用性評価
• Authors: Jen-tse Huang, Man Ho Lam, Eric John Li, Shujie Ren, Wenxuan Wang, Wenxiang Jiao, Zhaopeng Tu, Michael R. Lyu
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLM) の共感能力を評価することを提案する。 我々は、研究の中心となる8つの感情を引き出すのに有効な400以上の状況を含むデータセットを収集した。 我々は世界中の1200人以上の被験者を対象に人間による評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.0089656487486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating Large Language Models' (LLMs) anthropomorphic capabilities has become increasingly important in contemporary discourse. Utilizing the emotion appraisal theory from psychology, we propose to evaluate the empathy ability of LLMs, i.e., how their feelings change when presented with specific situations. After a careful and comprehensive survey, we collect a dataset containing over 400 situations that have proven effective in eliciting the eight emotions central to our study. Categorizing the situations into 36 factors, we conduct a human evaluation involving more than 1,200 subjects worldwide. With the human evaluation results as references, our evaluation includes five LLMs, covering both commercial and open-source models, including variations in model sizes, featuring the latest iterations, such as GPT-4 and LLaMA-2. We find that, despite several misalignments, LLMs can generally respond appropriately to certain situations. Nevertheless, they fall short in alignment with the emotional behaviors of human beings and cannot establish connections between similar situations. Our collected dataset of situations, the human evaluation results, and the code of our testing framework, dubbed EmotionBench, is made openly accessible via https://github.com/CUHK-ARISE/EmotionBench. We aspire to contribute to the advancement of LLMs regarding better alignment with the emotional behaviors of human beings, thereby enhancing their utility and applicability as intelligent assistants.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の人為的能力の評価は, 現代言論においてますます重要になっている。 感情評価理論を心理学から活用し, LLMの共感能力, すなわち, 特定の状況における感情の変化を評価することを提案する。 慎重に総合的な調査を行い、400以上の状況を含むデータセットを収集し、研究の中心となる8つの感情を解明した。 状況を36の要因に分類し,世界1200名以上の被験者を対象に,人間による評価を行った。 GPT-4 や LLaMA-2 のような最新のイテレーションを特徴とする,商用モデルとオープンソースモデルの両方をカバーする5つの LLM を参考として評価を行った。 いくつかのミスアライメントにもかかわらず、LLMは一般的に特定の状況に適切に対応できる。 しかしながら、それらは人間の感情的な行動と一致せず、類似した状況間のつながりを確立できない。 集めた状況のデータセット、人間の評価結果、そしてemotionbenchと呼ばれるテストフレームワークのコードは、https://github.com/cuhk-arise/emotionbenchを介してオープンにアクセスできます。 我々は,人間の感情行動との整合性を向上し,知的アシスタントとしての有用性と適用性を高めることを目的としている。

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