論文の概要: Using RL to Identify Divisive Perspectives Improves LLMs Abilities to Identify Communities on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00969v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 03:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:37:18.750921
• Title: Using RL to Identify Divisive Perspectives Improves LLMs Abilities to Identify Communities on Social Media
• Title（参考訳）: 多様な視点を識別するためにRLを用いると、ソーシャルメディア上のコミュニティを識別するためのLLM能力が向上する
• Authors: Nikhil Mehta, Dan Goldwasser,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用してユーザコミュニティの同定を行う。 また,ChatGPT など多くの LLM が固定されており,ブラックボックスとして扱わなければならないため,より優れたプロンプト手法を提案する。 我々は、この小さなモデルをトレーニングするための戦略を考案し、コミュニティを検出するLLMのより大きな能力をどのように改善するかを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.386860411085053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The large scale usage of social media, combined with its significant impact, has made it increasingly important to understand it. In particular, identifying user communities, can be helpful for many downstream tasks. However, particularly when models are trained on past data and tested on future, doing this is difficult. In this paper, we hypothesize to take advantage of Large Language Models (LLMs), to better identify user communities. Due to the fact that many LLMs, such as ChatGPT, are fixed and must be treated as black-boxes, we propose an approach to better prompt them, by training a smaller LLM to do this. We devise strategies to train this smaller model, showing how it can improve the larger LLMs ability to detect communities. Experimental results show improvements on Reddit and Twitter data, on the tasks of community detection, bot detection, and news media profiling.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの大規模利用と、その大きな影響が組み合わさって、ソーシャルメディアを理解することがますます重要になっている。 特に、ユーザコミュニティを特定することは、多くのダウンストリームタスクに役立ちます。 しかし、特にモデルが過去のデータに基づいてトレーニングされ、将来のテストを行う場合、これは難しい。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用してユーザコミュニティの同定を行う。 また,ChatGPT など多くの LLM が固定されており,ブラックボックスとして扱わなければならないという事実から,より小規模な LLM を訓練することで,それらをより促進するためのアプローチを提案する。 我々は、この小さなモデルをトレーニングするための戦略を考案し、コミュニティを検出するLLMのより大きな能力をどのように改善するかを示した。 実験の結果、RedditとTwitterのデータ、コミュニティ検出、ボット検出、ニュースメディアのプロファイリングのタスクが改善された。

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