論文の概要: Dynamic Generation of Personalities with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07084v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 15:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 14:11:27.397868
- Title: Dynamic Generation of Personalities with Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルを用いた個人性の動的生成
- Authors: Jianzhi Liu, Hexiang Gu, Tianyu Zheng, Liuyu Xiang, Huijia Wu, Jie Fu, Zhaofeng He,
- Abstract要約: Hypernetworks に基づく動的パーソナリティ生成手法である Dynamic Personality Generation (DPG) を導入する。
GPT-4にビッグファイブ・パーソナリティ理論を組み込んでパーソナリティアセスメント・マシンを形成する。
次に、この人格評価装置を用いて、スクリプトデータ中の対話を評価し、その結果、人格対話データセットを生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.07145733116127
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In the realm of mimicking human deliberation, large language models (LLMs) show promising performance, thereby amplifying the importance of this research area. Deliberation is influenced by both logic and personality. However, previous studies predominantly focused on the logic of LLMs, neglecting the exploration of personality aspects. In this work, we introduce Dynamic Personality Generation (DPG), a dynamic personality generation method based on Hypernetworks. Initially, we embed the Big Five personality theory into GPT-4 to form a personality assessment machine, enabling it to evaluate characters' personality traits from dialogues automatically. We propose a new metric to assess personality generation capability based on this evaluation method. Then, we use this personality assessment machine to evaluate dialogues in script data, resulting in a personality-dialogue dataset. Finally, we fine-tune DPG on the personality-dialogue dataset. Experiments prove that DPG's personality generation capability is stronger after fine-tuning on this dataset than traditional fine-tuning methods, surpassing prompt-based GPT-4.
- Abstract(参考訳): 人間の熟考を模倣する領域において、大きな言語モデル(LLM)は有望な性能を示し、この研究領域の重要性を増幅する。
熟考は論理と性格の両方に影響を受けている。
しかし、以前の研究では、パーソナリティの側面の探索を無視して、LLMの論理に主に焦点をあてていた。
本稿では,Hypernetworksに基づく動的パーソナリティ生成手法である動的パーソナリティ生成(DPG)を紹介する。
まず,GPT-4にビッグファイブ・パーソナリティ理論を組み込んでパーソナリティアセスメント・マシンを構築し,対話からキャラクターのパーソナリティ特性を自動評価する。
本研究では,この評価手法に基づいて人格生成能力を評価するための新しい指標を提案する。
そして、この人格評価装置を用いて、スクリプトデータ中の対話を評価し、その結果、人格対話データセットを生成する。
最後に、パーソナリティ対話データセットに基づいて、DSGを微調整する。
実験により,DSGの人格生成能力は従来の微調整法よりも強く,プロンプトベースGPT-4を上回っていることが示された。
関連論文リスト
- Neuron-based Personality Trait Induction in Large Language Models [115.08894603023712]
大規模言語モデル (LLM) は、様々な性格特性をシミュレートする能力が増している。
LLMにおけるパーソナリティ特性誘導のためのニューロンに基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T07:47:45Z) - Revealing Personality Traits: A New Benchmark Dataset for Explainable Personality Recognition on Dialogues [63.936654900356004]
パーソナリティ認識は,対話やソーシャルメディア投稿などのユーザデータに含まれる性格特性を識別することを目的としている。
本稿では,人格特性の証拠として推論過程を明らかにすることを目的とした,説明可能な人格認識という新しい課題を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T14:41:43Z) - EERPD: Leveraging Emotion and Emotion Regulation for Improving Personality Detection [19.98674724777821]
EERPDと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。
本手法では,人格予測において,人格に強く相関する心理的概念である感情制御を導入する。
実験の結果,ERPDは人格検出の精度とロバスト性を大幅に向上させることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T11:18:55Z) - Large Language Models Can Infer Personality from Free-Form User Interactions [0.0]
GPT-4は、パーソナリティを適度な精度で推測することができ、以前のアプローチよりも優れていた。
その結果,人格評価への直接的注力は,ユーザエクスペリエンスの低下を招いていないことがわかった。
予備的な分析は、人格推定の正確さは、社会デミノグラフィーのサブグループによってわずかに異なることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-19T20:33:36Z) - LLMvsSmall Model? Large Language Model Based Text Augmentation Enhanced
Personality Detection Model [58.887561071010985]
パーソナリティ検出は、ソーシャルメディア投稿に根ざした性格特性を検出することを目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、事前訓練された言語モデルを微調整することで、ポスト機能を直接学習する。
本稿では,大規模言語モデル (LLM) に基づくテキスト拡張強化人格検出モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T12:10:18Z) - Driving Generative Agents With Their Personality [0.0]
本研究では,ゲームキャラクタ開発における心理測定値,特にパーソナリティ情報を活用するためのLarge Language Models (LLMs) の可能性を探る。
この研究は、LLMが与えられたパーソナリティプロファイルを一貫して表現できることを示し、ゲームキャラクタの人間的な特性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T21:29:57Z) - PsyCoT: Psychological Questionnaire as Powerful Chain-of-Thought for
Personality Detection [50.66968526809069]
PsyCoTと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。これは、個人がマルチターン対話方式で心理的質問を完遂する方法を模倣するものである。
実験の結果,PsyCoTは人格検出におけるGPT-3.5の性能とロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T08:23:33Z) - Editing Personality for Large Language Models [73.59001811199823]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。
このタスクに対処する新しいベンチマークデータセットであるPersonalityEditを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T16:02:36Z) - Identifying and Manipulating the Personality Traits of Language Models [9.213700601337383]
言語モデルにおける知覚的パーソナリティが、言語生成において一貫して現れるかどうかを検討する。
BERT や GPT2 のような言語モデルでは、異なる文脈におけるパーソナライズマーカーの識別と反映が一貫して可能であることを示す。
この振る舞いは、非常に予測可能な方法で操作できる能力を示し、それらを人格の特徴を特定し、ダイアログシステムのようなアプリケーションにおけるペルソナを制御するツールとしてフレーム化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T14:24:11Z) - Vyaktitv: A Multimodal Peer-to-Peer Hindi Conversations based Dataset
for Personality Assessment [50.15466026089435]
本稿では,ピアツーピアのHindi会話データセットであるVyaktitvを提案する。
参加者の高品質な音声とビデオの録音と、会話ごとにヒングリッシュのテキストによる書き起こしで構成されている。
データセットには、収入、文化的指向など、すべての参加者のための豊富な社会デコグラフィー的特徴が含まれています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T17:44:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。