論文の概要: The Career Interests of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08564v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 14:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:00:06.437473
• Title: The Career Interests of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのキャリアへの関心
• Authors: Meng Hua, Yuan Cheng, Hengshu Zhu,
• Abstract要約: 本研究は,Large Language Models (LLMs) に Occupation Network's Interest Profiler ショートフォームを適用することで,キャリアの関心事の側面に焦点を当てる。 LLMでは,特に社会的・芸術的領域において,キャリアへの関心が顕著であった。 心理測定器と高度統計ツールをLCM上で使用するこの新しいアプローチは、彼らの専門的な環境への統合について、新たな視点を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18062121410434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly extended their capabilities, evolving from basic text generation to complex, human-like interactions. In light of the possibilities that LLMs could assume significant workplace responsibilities, it becomes imminently necessary to explore LLMs' capacities as professional assistants. This study focuses on the aspect of career interests by applying the Occupation Network's Interest Profiler short form to LLMs as if they were human participants and investigates their hypothetical career interests and competence, examining how these vary with language changes and model advancements. We analyzed the answers using a general linear mixed model approach and found distinct career interest inclinations among LLMs, particularly towards the social and artistic domains. Interestingly, these preferences did not align with the occupations where LLMs exhibited higher competence. This novel approach of using psychometric instruments and sophisticated statistical tools on LLMs unveils fresh perspectives on their integration into professional environments, highlighting human-like tendencies and promoting a reevaluation of LLMs' self-perception and competency alignment in the workforce.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、基本的なテキスト生成から複雑な人間のようなインタラクションへと進化し、その能力を著しく拡張している。 LLMが職場で重要な責任を負う可能性を考えると、LLMのプロフェッショナルアシスタントとしての能力を探究する必要がある。 本研究は,職業ネットワークの「興味プロファイル」の短期形態を人間であるかのようにLLMに適用し,その仮説的キャリアの興味と能力について検討し,言語変化やモデル進歩とどのように異なるかを検討することで,キャリアの関心の側面に焦点を当てる。 一般線形混合モデルを用いて回答を分析し,LLM,特に社会的・芸術的領域におけるキャリア関心の傾きを明らかにした。 興味深いことに、これらの選好はLSMが高い能力を示した職業と一致しなかった。 心理測定器と高度な統計ツールを用いたこの新しいアプローチは、職業環境への統合に新たな視点を示し、人間のような傾向を強調し、労働力におけるLLMの自己認識と能力的整合性の再評価を促進する。

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