論文の概要: Human Simulacra: A Step toward the Personification of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18180v2
• Date: Sat, 2 Mar 2024 08:49:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 19:37:27.674600
• Title: Human Simulacra: A Step toward the Personification of Large Language Models
• Title（参考訳）: 人間のシミュラクラ:大規模言語モデルのパーソナライズに向けて
• Authors: Qiuejie Xie, Qiming Feng, Tianqi Zhang, Qingqiu Li, Yuejie Zhang, Rui Feng, Shang Gao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の知性の側面を忠実に模倣するシステムとして認識されている。 本稿では,仮想キャラクタのライフストーリーをゼロから構築するためのフレームワークを提案する。 実験により, 構築したシミュラクラは, 対象キャラクタと一致した擬人化応答を生成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.2466344494202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are recognized as systems that closely mimic aspects of human intelligence. This capability has attracted attention from the social science community, who see the potential in leveraging LLMs to replace human participants in experiments, thereby reducing research costs and complexity. In this paper, we introduce a framework for large language models personification, including a strategy for constructing virtual characters' life stories from the ground up, a Multi-Agent Cognitive Mechanism capable of simulating human cognitive processes, and a psychology-guided evaluation method to assess human simulations from both self and observational perspectives. Experimental results demonstrate that our constructed simulacra can produce personified responses that align with their target characters. Our work is a preliminary exploration which offers great potential in practical applications. All the code and datasets will be released, with the hope of inspiring further investigations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は人間の知性の側面を忠実に模倣するシステムとして認識されている。 この能力は社会科学界から注目を集めており、LLMを活用して人間の実験参加者を置き換え、研究コストと複雑さを低減させる可能性があると考えている。 本稿では,人間の認知過程をシミュレートするマルチエージェント認知機構と,自己と観察の両方の観点から人間のシミュレーションを評価する心理誘導評価手法を含む,大規模言語モデルの擬人化のためのフレームワークを紹介する。 実験の結果,構築したシミュラクラは,対象キャラクタに合わせた人格化応答を生成できることが判明した。 我々の研究は予備的な探索であり、実践的な応用に大きな可能性を秘めている。 すべてのコードとデータセットがリリースされ、さらなる調査を促進することを期待している。

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