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。

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