論文の概要: Editing Personality for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02168v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 16:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:28:38.570422
• Title: Editing Personality for LLMs
• Title（参考訳）: LLMのためのパーソナリティの編集
• Authors: Shengyu Mao, Ningyu Zhang, Xiaohan Wang, Mengru Wang, Yunzhi Yao, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。 この課題に対処するため、新しいベンチマークデータセットPersonalityEditを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.04195851095481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative task focused on editing the personality traits of Large Language Models (LLMs). This task seeks to adjust the models' responses to opinion-related questions on specified topics since an individual's personality often manifests in the form of their expressed opinions, thereby showcasing different personality traits. Specifically, we construct a new benchmark dataset PersonalityEdit to address this task. Drawing on the theory in Social Psychology, we isolate three representative traits, namely Neuroticism, Extraversion, and Agreeableness, as the foundation for our benchmark. We then gather data using GPT-4, generating responses that not only align with a specified topic but also embody the targeted personality trait. We conduct comprehensive experiments involving various baselines and discuss the representation of personality behavior in LLMs. Our intriguing findings uncover potential challenges of the proposed task, illustrating several remaining issues. We anticipate that our work can provide the NLP community with insights. Code and datasets will be released at https://github.com/zjunlp/EasyEdit.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。 この課題は,個々人の人格が表現された意見の形で現れることが多いため,特定の話題に対する意見関連質問に対するモデルの反応を調整することを目的とする。 具体的には、このタスクに対応するために、新しいベンチマークデータセットPersonalityEditを構築します。 社会心理学における理論を考察し,ニューロチシズム,外向性,同意性という3つの代表的な特徴をベンチマークの基盤として分離した。 そして、GPT-4を用いてデータを収集し、特定のトピックに適合するだけでなく、ターゲットの性格特性を具現化する応答を生成する。 様々なベースラインを含む総合的な実験を行い,LLMにおける個性行動の表現について議論する。 興味をそそる発見は,提案課題の潜在的な課題を明らかにし,残るいくつかの課題を明らかにした。 私たちはNLPコミュニティに洞察を得られることを期待しています。 コードとデータセットはhttps://github.com/zjunlp/easyeditでリリースされる。

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