論文の概要: GIEBench: Towards Holistic Evaluation of Group Identity-based Empathy for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14903v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 14:57:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 13:16:50.590634
• Title: GIEBench: Towards Holistic Evaluation of Group Identity-based Empathy for Large Language Models
• Title（参考訳）: GIEBench:大規模言語モデルに対するグループアイデンティティベースの共感の全体的評価を目指して
• Authors: Leyan Wang, Yonggang Jin, Tianhao Shen, Tianyu Zheng, Xinrun Du, Chenchen Zhang, Wenhao Huang, Jiaheng Liu, Shi Wang, Ge Zhang, Liuyu Xiang, Zhaofeng He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の共感評価のためのベンチマークであるGIEBenchを紹介する。 GIEBenchは11のアイデンティティディメンションを含み、97のグループアイデンティティをカバーする。 LLMを23個評価したところ、これらのLCMは異なるアイデンティティの観点から理解されているものの、これらの視点を採用するための明示的な指示なしでは、同一の共感を連続的に示さないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.92131015111012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to develop and gain widespread application, the ability of LLMs to exhibit empathy towards diverse group identities and understand their perspectives is increasingly recognized as critical. Most existing benchmarks for empathy evaluation of LLMs focus primarily on universal human emotions, such as sadness and pain, often overlooking the context of individuals' group identities. To address this gap, we introduce GIEBench, a comprehensive benchmark that includes 11 identity dimensions, covering 97 group identities with a total of 999 single-choice questions related to specific group identities. GIEBench is designed to evaluate the empathy of LLMs when presented with specific group identities such as gender, age, occupation, and race, emphasizing their ability to respond from the standpoint of the identified group. This supports the ongoing development of empathetic LLM applications tailored to users with different identities. Our evaluation of 23 LLMs revealed that while these LLMs understand different identity standpoints, they fail to consistently exhibit equal empathy across these identities without explicit instructions to adopt those perspectives. This highlights the need for improved alignment of LLMs with diverse values to better accommodate the multifaceted nature of human identities. Our datasets are available at https://github.com/GIEBench/GIEBench.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の発展と普及が進むにつれて, LLM が多様なグループアイデンティティに対して共感を示し,それらの視点を理解する能力はますます重要視されている。 LLMの共感評価のための既存のベンチマークのほとんどは、悲しみや痛みなどの普遍的な人間の感情に焦点を当てており、しばしば個人の集団のアイデンティティの文脈を見下ろしている。 このギャップに対処するために、GIEBenchという、11のアイデンティティディメンションを含む総合的なベンチマークを導入し、97のグループアイデンティティをカバーし、グループアイデンティティに関連する合計999のシングルチョイス質問をカバーした。 GIEBenchは、性別、年齢、職業、人種などの特定のグループのアイデンティティを提示するときのLLMの共感を評価するように設計されており、特定グループの立場から反応する能力を強調している。 これは、異なるアイデンティティを持つユーザに適した共感型LLMアプリケーションの開発を継続するのをサポートする。 LLMを23個評価したところ、これらのLCMは異なるアイデンティティの観点から理解されているものの、これらの視点を採用するための明示的な指示なしでは、同一の共感を連続的に示さないことが明らかとなった。 このことは、人間のアイデンティティの多面的性質をよりよく適合させるために、多様な値を持つLCMのアライメントを改善する必要性を強調している。 データセットはhttps://github.com/GIEBench/GIEBench.comで公開しています。

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