論文の概要: Do LLMs have Consistent Values?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12878v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 14:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:40:33.913230
• Title: Do LLMs have Consistent Values?
• Title（参考訳）: LLMには一貫性のある価値はあるか?
• Authors: Naama Rozen, Gal Elidan, Amir Globerson, Ella Daniel,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLM) によって生成されたテキストで表される値について検討する。 我々は,LLMが,値のランク付けや値の相関など,人間で実証されたのと同じ値構造を示すかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.09321034836509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Values are a basic driving force underlying human behavior. Large Language Models (LLM) technology is constantly improving towards human-like dialogue. However, little research has been done to study the values exhibited in text generated by LLMs. Here we study this question by turning to the rich literature on value structure in psychology. We ask whether LLMs exhibit the same value structure that has been demonstrated in humans, including the ranking of values, and correlation between values. We show that the results of this analysis strongly depend on how the LLM is prompted, and that under a particular prompting strategy (referred to as 'Value Anchoring') the agreement with human data is quite compelling. Our results serve both to improve our understanding of values in LLMs, as well as introduce novel methods for assessing consistency in LLM responses.
• Abstract（参考訳）: 価値は人間の行動の基礎となる基本的な原動力である。 大規模言語モデル(LLM)技術は、人間のような対話に向けて常に改善されている。 しかし、LLMが生成したテキストで表される値についての研究はほとんど行われていない。 ここでは、心理学における価値構造に関する豊富な文献に目を向けることで、この問題を研究する。 我々は,LLMが,値のランク付けや値の相関など,人間で実証されたのと同じ値構造を示すかどうかを問う。 この分析の結果は, LLMの推進方法に強く依存しており, 特定の促進戦略(「値アンチョリング」と呼ぶ)の下では, 人的データとの合意が極めて説得力があることが示されている。 この結果は,LLMにおける値の理解の向上と,LLM応答の一貫性を評価する新しい手法の導入に寄与する。

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