論文の概要: A Theory of LLM Sampling: Part Descriptive and Part Prescriptive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11005v3
• Date: Fri, 18 Apr 2025 14:01:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 23:58:58.886196
• Title: A Theory of LLM Sampling: Part Descriptive and Part Prescriptive
• Title（参考訳）: LLMサンプリングの理論:Part DescriptiveとPart Prescriptive
• Authors: Sarath Sivaprasad, Pramod Kaushik, Sahar Abdelnabi, Mario Fritz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自律的な意思決定にますます活用されている。 このサンプリング行動が人間の意思決定と類似していることが示される。 統計的ノルムから規範的成分へのサンプルの偏りは、様々な現実世界の領域にまたがる概念に一貫して現れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.08398658452411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly utilized in autonomous decision-making, where they sample options from vast action spaces. However, the heuristics that guide this sampling process remain under-explored. We study this sampling behavior and show that this underlying heuristics resembles that of human decision-making: comprising a descriptive component (reflecting statistical norm) and a prescriptive component (implicit ideal encoded in the LLM) of a concept. We show that this deviation of a sample from the statistical norm towards a prescriptive component consistently appears in concepts across diverse real-world domains like public health, and economic trends. To further illustrate the theory, we demonstrate that concept prototypes in LLMs are affected by prescriptive norms, similar to the concept of normality in humans. Through case studies and comparison with human studies, we illustrate that in real-world applications, the shift of samples toward an ideal value in LLMs' outputs can result in significantly biased decision-making, raising ethical concerns.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大規模なアクション空間から選択肢をサンプリングする自律的な意思決定において、ますます活用されている。 しかし、このサンプリングプロセスを導くヒューリスティックスはまだ未調査のままである。 このサンプリング行動について検討し、その基礎となるヒューリスティクスが人間の意思決定に類似していることを示し、概念の記述的成分(統計規範を反映)と規範的成分(LLMでコード化されている単純な理想的成分)からなる。 統計的基準から規範的成分へのサンプルの偏りが、公衆衛生や経済動向といった様々な現実世界の領域の概念に一貫して現れることを示す。 この理論をさらに説明するために、LLMにおける概念のプロトタイプは、人間の正規性の概念と同様、規範的規範の影響を受けていることを実証する。 ケーススタディと人間の研究との比較を通して、実世界の応用において、LLMのアウトプットにおける理想的な値へのサンプルのシフトは、決定を著しくバイアスし、倫理的懸念を提起する。

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