論文の概要: You don't need a personality test to know these models are unreliable: Assessing the Reliability of Large Language Models on Psychometric Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09718v2
• Date: Mon, 1 Apr 2024 20:51:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 12:23:14.897968
• Title: You don't need a personality test to know these models are unreliable: Assessing the Reliability of Large Language Models on Psychometric Instruments
• Title（参考訳）: これらのモデルが信頼できないことを知るために人格テストは必要ない: 心理測定機器における大規模言語モデルの信頼性を評価する
• Authors: Bangzhao Shu, Lechen Zhang, Minje Choi, Lavinia Dunagan, Lajanugen Logeswaran, Moontae Lee, Dallas Card, David Jurgens,
• Abstract要約: 本稿では, 大規模言語モデルが応答を一貫した, 頑健な方法で引き起こすかどうかを考察する。 17種類のLDM実験により,単純な摂動でさえモデルの問合せ能力を大幅に低下させることが判明した。 その結果,現在広く普及しているプロンプトは,モデル知覚を正確にかつ確実に捉えるには不十分であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.03210795084276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The versatility of Large Language Models (LLMs) on natural language understanding tasks has made them popular for research in social sciences. To properly understand the properties and innate personas of LLMs, researchers have performed studies that involve using prompts in the form of questions that ask LLMs about particular opinions. In this study, we take a cautionary step back and examine whether the current format of prompting LLMs elicits responses in a consistent and robust manner. We first construct a dataset that contains 693 questions encompassing 39 different instruments of persona measurement on 115 persona axes. Additionally, we design a set of prompts containing minor variations and examine LLMs' capabilities to generate answers, as well as prompt variations to examine their consistency with respect to content-level variations such as switching the order of response options or negating the statement. Our experiments on 17 different LLMs reveal that even simple perturbations significantly downgrade a model's question-answering ability, and that most LLMs have low negation consistency. Our results suggest that the currently widespread practice of prompting is insufficient to accurately and reliably capture model perceptions, and we therefore discuss potential alternatives to improve these issues.
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解タスクにおけるLLM(Large Language Models)の汎用性は、社会科学の研究に人気を博している。 LLMの特性と本質的なペルソナを適切に理解するために、研究者は特定の意見についてLLMに尋ねる質問の形でプロンプトを使用する研究を行った。 本研究では,LLMが応答を一貫した,頑健な方法で誘導する現在のフォーマットが,応答を誘発するかどうかを,注意を喚起する。 まず,39種類のペルソナ測定機器を115個のペルソナ軸上に含む693の質問を含むデータセットを構築した。 さらに,軽微な変化を含む一連のプロンプトを設計し,LCMの回答生成能力や,応答オプションの順序の変更や文の否定といった内容レベルの変動に対する一貫性の検証を促す。 17種類のLLM実験の結果,単純な摂動でもモデルの問合せ能力は著しく低下し,ほとんどのLLMは否定整合性が低いことがわかった。 以上の結果から,現在広く普及しているプロンプトは,モデル知覚を正確かつ確実に捉えるには不十分であることが示唆された。

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