論文の概要: Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17232v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 04:36:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:07.842786
• Title: Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks
• Title（参考訳）: デモグラフィックを超えて:人間の信念ネットワークを用いたロールプレイング LLM エージェントのアライメント
• Authors: Yun-Shiuan Chuang, Krirk Nirunwiroj, Zach Studdiford, Agam Goyal, Vincent V. Frigo, Sijia Yang, Dhavan Shah, Junjie Hu, Timothy T. Rogers,
• Abstract要約: 人間の調査から得られたデータを用いて,9つの非重複要因に64のトピックをロードする信念ネットワークを推定した。 次に, LLMをベースとしたエージェントを1つのトピックに対する意見付きでシードし, 残りのテストトピックと対応する人的データとのアライメントについて, その表現された意見のアライメントを評価した。 人口統計情報のみに基づくロールプレイングはLLMと人的意見の一致はしなかったが、エージェントを単一の信念でシードすることで、ネットワーク外のトピックではなく、信念ネットワークに関連するトピックのアライメントを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.76230391989518
• License:
• Abstract: Creating human-like large language model (LLM) agents is crucial for faithful social simulation. Having LLMs role-play based on demographic information sometimes improves human likeness but often does not. This study assessed whether LLM alignment with human behavior can be improved by integrating information from empirically-derived human belief networks. Using data from a human survey, we estimated a belief network encompassing 64 topics loading on nine non-overlapping latent factors. We then seeded LLM-based agents with an opinion on one topic, and assessed the alignment of its expressed opinions on remaining test topics with corresponding human data. Role-playing based on demographic information alone did not align LLM and human opinions, but seeding the agent with a single belief greatly improved alignment for topics related in the belief network, and not for topics outside the network. These results suggest a novel path for human-LLM belief alignment in work seeking to simulate and understand patterns of belief distributions in society.
• Abstract（参考訳）: 人間に似た大規模言語モデル(LLM)エージェントの作成は、忠実な社会シミュレーションに不可欠である。 人口統計情報に基づくLLMのロールプレイを持つことは、時に人間の類似性を改善するが、しばしばそうではない。 本研究は,経験に基づく人間の信念ネットワークからの情報を統合することで,人間の行動とLLMの整合性を向上させることができるかどうかを検証した。 人間の調査から得られたデータを用いて,9つの非重複要因に64のトピックをロードする信念ネットワークを推定した。 次に, LLMをベースとしたエージェントを1つのトピックに対する意見付きでシードし, 残りのテストトピックと対応する人的データとのアライメントについて, その表現された意見のアライメントを評価した。 人口統計情報のみに基づくロールプレイングはLLMと人的意見の一致はしなかったが、エージェントを単一の信念でシードすることで、ネットワーク外のトピックではなく、信念ネットワークに関連するトピックのアライメントを大幅に改善した。 これらの結果は、社会における信念分布のパターンをシミュレートし理解しようとする仕事において、人間とLLMの信念のアライメントのための新しい道筋を示唆している。

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