論文の概要: Large Language Models as Subpopulation Representative Models: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17888v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 04:31:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 15:01:03.475780
• Title: Large Language Models as Subpopulation Representative Models: A Review
• Title（参考訳）: サブ人口代表モデルとしての大規模言語モデル
• Authors: Gabriel Simmons and Christopher Hare
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、サブポピュレーション代表モデル(SRM)を推定するために用いられる。 LLMは、人口統計、地理的、政治的セグメント間の世論を測る代替的あるいは補完的な手段を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.439020425819001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Of the many commercial and scientific opportunities provided by large language models (LLMs; including Open AI's ChatGPT, Meta's LLaMA, and Anthropic's Claude), one of the more intriguing applications has been the simulation of human behavior and opinion. LLMs have been used to generate human simulcra to serve as experimental participants, survey respondents, or other independent agents, with outcomes that often closely parallel the observed behavior of their genuine human counterparts. Here, we specifically consider the feasibility of using LLMs to estimate subpopulation representative models (SRMs). SRMs could provide an alternate or complementary way to measure public opinion among demographic, geographic, or political segments of the population. However, the introduction of new technology to the socio-technical infrastructure does not come without risk. We provide an overview of behavior elicitation techniques for LLMs, and a survey of existing SRM implementations. We offer frameworks for the analysis, development, and practical implementation of LLMs as SRMs, consider potential risks, and suggest directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM、Open AIのChatGPT、MetaのLLaMA、AnthropicのClaudeなど)によって提供される多くの商業的および科学的機会のうち、より興味深い応用の1つは人間の行動と意見のシミュレーションである。 llmは実験参加者、調査回答者、その他の独立したエージェントとして働くために人間のシマルクラを生成するのに使われており、結果はしばしば観察された人間の行動と密接に平行している。 本稿では,LLMを用いてサブポピュレーション代表モデル(SRM)を推定する可能性について検討する。 SRMは、人口統計、地理的、政治的セグメント間の世論を測る代替的あるいは補完的な手段を提供することができる。 しかし、社会技術基盤への新しい技術の導入は、リスクを伴わないものではない。 本稿では,LLMの動作誘発技術の概要と既存のSRM実装に関する調査について述べる。 我々は,LSMの分析,開発,実装のためのフレームワークをSRMとして提供し,潜在的なリスクを考慮し,今後の作業の方向性を提案する。

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