論文の概要: Language Models Show Stable Value Orientations Across Diverse Role-Plays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09049v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 23:24:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-20 22:56:40.578499
• Title: Language Models Show Stable Value Orientations Across Diverse Role-Plays
• Title（参考訳）: 言語モデルによるロールプレイ間の安定な値オリエンテーション
• Authors: Bruce W. Lee, Yeongheon Lee, Hyunsoo Cho,
• Abstract要約: 多様なペルソナを取り入れつつも,大きな言語モデル(LLM)が一貫した価値指向を示すことを示す。 ランダムで多様なペルソナを持つLLMを促進させるロールプレイ・アット・スケール手法を提案する。 このアプローチは、様々なロールプレイシナリオにまたがるLLM応答における一貫したパターンを明らかにし、固有の傾向を深くエンコードしていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.906478894661688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We demonstrate that large language models (LLMs) exhibit consistent value orientations despite adopting diverse personas, revealing a persistent inertia in their responses that remains stable across the variety of roles they are prompted to assume. To systematically explore this phenomenon, we introduce the role-play-at-scale methodology, which involves prompting LLMs with randomized, diverse personas and analyzing the macroscopic trend of their responses. Unlike previous works that simply feed these questions to LLMs as if testing human subjects, our role-play-at-scale methodology diagnoses inherent tendencies in a systematic and scalable manner by: (1) prompting the model to act in different random personas and (2) asking the same question multiple times for each random persona. This approach reveals consistent patterns in LLM responses across diverse role-play scenarios, indicating deeply encoded inherent tendencies. Our findings contribute to the discourse on value alignment in foundation models and demonstrate the efficacy of role-play-at-scale as a diagnostic tool for uncovering encoded biases in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は,多種多様なペルソナを取り入れつつ一貫した価値指向を示し,その応答の持続的慣性を明らかにする。 この現象をシステマティックに探求するために、ランダム化された多様なペルソナを持つLLMを誘導し、その応答のマクロ的傾向を分析するロールプレイ・アット・スケールの方法論を導入する。 我々のロールプレイ・アット・スケールの方法論は,(1) モデルに異なるランダムなペルソナで行動するよう促すこと,(2) ランダムなペルソナ毎に同じ質問を複数回行うことによる,体系的かつスケーラブルな方法で本質的な傾向を診断する。 このアプローチは、様々なロールプレイシナリオにまたがるLLM応答における一貫したパターンを明らかにし、固有の傾向を深くエンコードしていることを示す。 本研究は,基礎モデルにおける価値アライメントの議論に寄与し,LLMの符号化バイアスを明らかにするための診断ツールとしてのロールプレイ・アット・スケールの有効性を示す。

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