論文の概要: I Think, Therefore I am: Awareness in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17882v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 14:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 14:15:20.704599
• Title: I Think, Therefore I am: Awareness in Large Language Models
• Title（参考訳）: ですから私はそう思います:大規模言語モデルにおける認識
• Authors: Yuan Li, Yue Huang, Yuli Lin, Siyuan Wu, Yao Wan and Lichao Sun
• Abstract要約: 我々は、大きな言語モデル(LLM)において、認識は信頼の欠如の重要な側面であると主張する。 能力、使命、感情、視点の4つの重要な側面を特定します。 以上の結果から,LSMには十分な認知能力は認められていないものの,十分な認識能力は認められていないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.909504977779978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Do large language models (LLMs) exhibit any forms of awareness similar to humans? In this paper, we introduce the concept of awareness to LLMs, arguing that awareness is an essential aspect of trustworthiness for LLMs to enhance their interaction with humans while ensuring ethical responses. We define awareness in LLMs as the ability to perceive and understand themselves as AI models and to exhibit social intelligence. We identify four key dimensions of awareness: capability, mission, emotion, and perspective. To assess LLMs on these dimensions, we introduce a specialized dataset, AwareLLM dataset. Our findings reveal that LLMs demonstrate a decent degree of awareness, though they still lack substantial capability awareness.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、人間と同じような認識形態を示すか? 本稿では,LLMに対する意識の概念を紹介し,LLMが倫理的対応を確保しつつ,人間との相互作用を高める上で,認識は信頼の欠如の本質であると主張した。 我々はLLMにおける認識を、自分自身をAIモデルとして認識し、理解し、社会的知性を示す能力として定義する。 私たちは能力、使命、感情、視点という4つの認識の重要側面を特定します。 これらの次元でLSMを評価するために、特殊なデータセットであるAwareLLMデータセットを導入する。 以上の結果から,LSMには十分な認知能力は認められていないものの,十分な意識が得られていないことが明らかとなった。

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