論文の概要: Aligning Large Language Models with Diverse Political Viewpoints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14155v2
- Date: Fri, 04 Oct 2024 01:33:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-07 18:20:09.437239
- Title: Aligning Large Language Models with Diverse Political Viewpoints
- Title(参考訳): 異なる政治的視点を持つ大規模言語モデルの調整
- Authors: Dominik Stammbach, Philine Widmer, Eunjung Cho, Caglar Gulcehre, Elliott Ash,
- Abstract要約: ChatGPTのような大規模な言語モデルは、政治的偏見を顕著に表している。
これを解決するため、スイスの国会に立候補する候補者が書いた10000件のコメントから、LLMを様々な政治的視点で調整する。
このデータに沿ったモデルは、ChatGPTのような商用モデルと比較して、スイスの政党によるより正確な政治的視点を生み出すことができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.783050743764643
- License:
- Abstract: Large language models such as ChatGPT exhibit striking political biases. If users query them about political information, they often take a normative stance. To overcome this, we align LLMs with diverse political viewpoints from 100,000 comments written by candidates running for national parliament in Switzerland. Models aligned with this data can generate more accurate political viewpoints from Swiss parties, compared to commercial models such as ChatGPT. We also propose a procedure to generate balanced overviews summarizing multiple viewpoints using such models. The replication package contains all code and data.
- Abstract(参考訳): ChatGPTのような大規模な言語モデルは、重大な政治的偏見を示している。
ユーザーが政治情報について質問すると、彼らはしばしば規範的なスタンスを取る。
これを解決するため、スイスの国会に立候補する候補者が書いた10000件のコメントから、LLMを様々な政治的視点で調整する。
このデータに沿ったモデルは、ChatGPTのような商用モデルと比較して、スイスの政党によるより正確な政治的視点を生み出すことができる。
また、このようなモデルを用いて複数の視点を要約したバランスの取れた概要を生成する手法を提案する。
レプリケーションパッケージには、すべてのコードとデータが含まれている。
関連論文リスト
- Representation Bias in Political Sample Simulations with Large Language Models [54.48283690603358]
本研究は,大規模言語モデルを用いた政治サンプルのシミュレーションにおけるバイアスの同定と定量化を目的とする。
GPT-3.5-Turboモデルを用いて、米国選挙研究、ドイツ縦割り選挙研究、ズオビアオデータセット、中国家族パネル研究のデータを活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T05:52:26Z) - L(u)PIN: LLM-based Political Ideology Nowcasting [1.124958340749622]
LLMの潜在的知識を活用することで,各議員のイデオロギー的立場を分析する手法を提案する。
この方法により、選択の軸として政治家のスタンスを評価することができ、選択の話題・論争に関して政治家のスタンスを柔軟に測定することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-12T16:14:07Z) - Measuring Political Bias in Large Language Models: What Is Said and How It Is Said [46.1845409187583]
政治問題に関するコンテンツの内容とスタイルの両方を分析し,LLMにおける政治的偏見を測定することを提案する。
提案尺度は, 生殖権や気候変動などの異なる政治課題を, それらのバイアスの内容(世代的物質)と様式(語彙的極性)の両方で考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T18:22:48Z) - Llama meets EU: Investigating the European Political Spectrum through the Lens of LLMs [18.836470390824633]
我々は、Llama ChatをEU政治の文脈で監査し、モデルの政治的知識と文脈における推論能力を分析する。
我々は、欧州議会で議論された個々のユーロ党の演説に対して、さらなる微調整、すなわちラマ・チャット(Llama Chat)を適用して、その政治的傾向を再評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T13:42:57Z) - Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models [56.883423489203786]
大規模言語モデル(LLM)の政治的指向性について,8つのトピックのスペクトルにわたって検討する。
我々の調査は、中絶からLGBTQ問題まで8つのトピックにまたがるLLMの政治的整合性について考察している。
この結果から,ユーザはクエリ作成時に留意すべきであり,中立的なプロンプト言語を選択する際には注意が必要であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T04:02:24Z) - Political Compass or Spinning Arrow? Towards More Meaningful Evaluations for Values and Opinions in Large Language Models [61.45529177682614]
我々は,大規模言語モデルにおける価値と意見の制約評価パラダイムに挑戦する。
強制されない場合、モデルが実質的に異なる答えを与えることを示す。
我々はこれらの知見をLLMの価値と意見を評価するための推奨とオープンな課題に抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T18:00:49Z) - Modelling Political Coalition Negotiations Using LLM-based Agents [53.934372246390495]
我々は、新しいNLPタスクとして連立交渉を導入し、それを大規模言語モデルに基づくエージェント間の交渉としてモデル化する。
我々は、欧州政党の宣言とこれらの国における多数の選挙に関する連立協定を含む多言語データセット「POLCA」を導入する。
本稿では、政党間の連立交渉の過程をシミュレートし、その結果を予測するために、階層的なマルコフ決定プロセスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T21:28:06Z) - Scaling Political Texts with Large Language Models: Asking a Chatbot Might Be All You Need [0.0]
我々は、政策やイデオロギーの空間に政治的テキストを配置するために、LLM(Large Language Models)を用いている。
経済・社会・移民政策の側面にイギリスの党宣言を拡大することで、このアプローチを実証し、検証する。
専門家、クラウドワーカー、ロールコール投票によるコーディングに基づく最高のLCMとベンチマークで得られた位置推定値の相関は、90を超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T09:45:02Z) - Inducing Political Bias Allows Language Models Anticipate Partisan
Reactions to Controversies [5.958974943807783]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたデジタル談話における政治的偏見の理解の課題に対処する。
本稿では,Partisan Bias Divergence AssessmentとPartisan Class Tendency Predictionからなる包括的分析フレームワークを提案する。
以上の結果から,感情的・道徳的ニュアンスを捉えたモデルの有効性が明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T08:57:53Z) - Political Posters Identification with Appearance-Text Fusion [49.55696202606098]
外観特徴とテキストベクトルを効率的に活用し, 政治ポスターを高精度に分類する手法を提案する。
この作品の大半は、特定の政治イベントのプロモーションとして機能するように設計された政治ポスターに焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-19T16:14:51Z)
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。