論文の概要: Do LLMs Have Distinct and Consistent Personality? TRAIT: Personality Testset designed for LLMs with Psychometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14703v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 14:01:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:58.887388
• Title: Do LLMs Have Distinct and Consistent Personality? TRAIT: Personality Testset designed for LLMs with Psychometrics
• Title（参考訳）: LLMには固有の個性と一貫性があるか? TRAIT:心理指標を用いたLLMのための個性テストセット
• Authors: Seungbeen Lee, Seungwon Lim, Seungju Han, Giyeong Oh, Hyungjoo Chae, Jiwan Chung, Minju Kim, Beong-woo Kwak, Yeonsoo Lee, Dongha Lee, Jinyoung Yeo, Youngjae Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は会話エージェントとして様々な領域に適応している。 LLMのパーソナリティを評価するために設計された8Kのマルチチョイス質問からなる新しいベンチマークTRAITを紹介する。 LLMは独特で一貫した性格を示し、トレーニングデータの影響を強く受けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.325576963215163
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have led to their adaptation in various domains as conversational agents. We wonder: can personality tests be applied to these agents to analyze their behavior, similar to humans? We introduce TRAIT, a new benchmark consisting of 8K multi-choice questions designed to assess the personality of LLMs. TRAIT is built on two psychometrically validated small human questionnaires, Big Five Inventory (BFI) and Short Dark Triad (SD-3), enhanced with the ATOMIC-10X knowledge graph to a variety of real-world scenarios. TRAIT also outperforms existing personality tests for LLMs in terms of reliability and validity, achieving the highest scores across four key metrics: Content Validity, Internal Validity, Refusal Rate, and Reliability. Using TRAIT, we reveal two notable insights into personalities of LLMs: 1) LLMs exhibit distinct and consistent personality, which is highly influenced by their training data (e.g., data used for alignment tuning), and 2) current prompting techniques have limited effectiveness in eliciting certain traits, such as high psychopathy or low conscientiousness, suggesting the need for further research in this direction.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩は、会話エージェントとして様々な領域に適応している。 これらのエージェントに人格検査を適用すれば、人間のように、彼らの行動を分析することができるのだろうか? LLMのパーソナリティを評価するために設計された8Kのマルチチョイス質問からなる新しいベンチマークTRAITを紹介する。 TRAITは、BFI(Big Five Inventory)とSD-3(Short Dark Triad)という2つの心理学的に検証された小さな人間のアンケートに基づいて構築されており、ATOMIC-10X知識グラフによって様々な現実のシナリオに拡張されている。 TRAITは、信頼性と妥当性の観点から、LCMの既存のパーソナリティテストよりも優れており、コンテンツ妥当性、内部妥当性、拒絶率、信頼性の4つの主要な指標で最高スコアを達成している。 TRAITを用いて、LLMの個性に関する2つの顕著な洞察を明らかにする。 1)LCMは、トレーニングデータ(例えば、アライメントチューニングに使用されるデータ)の影響を強く受け、独特で一貫した個性を示す。 2) 現状のプロンプト技術は, サイコパシーや良心の低さなど, 特定の特徴を引き出す効果に限界があり, 今後の研究の必要性が示唆されている。

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