論文の概要: High-Dimension Human Value Representation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07900v4
• Date: Tue, 25 Mar 2025 22:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 19:18:46.881726
• Title: High-Dimension Human Value Representation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける高次元人間の価値表現
• Authors: Samuel Cahyawijaya, Delong Chen, Yejin Bang, Leila Khalatbari, Bryan Wilie, Ziwei Ji, Etsuko Ishii, Pascale Fung,
• Abstract要約: 我々は,LLMにおける記号的人間の値分布の高次元神経表現であるUniVaRを提案する。 これは連続的かつスケーラブルな表現であり、8LLMの値関連出力から自己教師される。 LLMが25の言語や文化で異なる価値を優先し、人間の価値観と言語モデリングの間の複雑な相互作用に光を当てる方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.33033114185092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The widespread application of LLMs across various tasks and fields has necessitated the alignment of these models with human values and preferences. Given various approaches of human value alignment, there is an urgent need to understand the scope and nature of human values injected into these LLMs before their deployment and adoption. We propose UniVaR, a high-dimensional neural representation of symbolic human value distributions in LLMs, orthogonal to model architecture and training data. This is a continuous and scalable representation, self-supervised from the value-relevant output of 8 LLMs and evaluated on 15 open-source and commercial LLMs. Through UniVaR, we visualize and explore how LLMs prioritize different values in 25 languages and cultures, shedding light on complex interplay between human values and language modeling.
• Abstract（参考訳）: 様々なタスクや分野にまたがるLLMの広範な適用は、これらのモデルの人間の価値観や嗜好との整合性を必要としている。 人的価値アライメントの様々なアプローチを考えると、これらのLLMに注入される人的価値の範囲と性質を理解する必要がある。 我々は,LLMにおける記号的人的価値分布の高次元神経表現であるUniVaRを提案する。 これは連続的かつスケーラブルな表現であり、8LLMの値関連出力から自己管理され、15のオープンソースおよび商用LLMで評価される。 UniVaRを通じて、LLMが25の言語や文化の異なる価値をどのように優先順位付けするかを可視化し、探索し、人間の価値と言語モデリングの間の複雑な相互作用に光を当てる。

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