論文の概要: Chatting Up Attachment: Using LLMs to Predict Adult Bonds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00347v1
• Date: Sat, 31 Aug 2024 04:29:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 15:23:54.177822
• Title: Chatting Up Attachment: Using LLMs to Predict Adult Bonds
• Title（参考訳）: アタッチメントのマッチング:LLMを使って大人のボンドを予測
• Authors: Paulo Soares, Sean McCurdy, Andrew J. Gerber, Peter Fonagy,
• Abstract要約: GPT-4とClaude 3 Opusを使用して、さまざまなプロファイル、子供時代の記憶、アタッチメントスタイルを持つ大人をシミュレートするエージェントを作成します。 我々は,同一の面接プロトコルを施行し,精神保健専門家によって分析・ラベル付けされた9人のヒトの転写データセットを用いて,我々のモデルを評価した。 以上の結果から,合成データのみを用いたモデルトレーニングは,人間のデータを用いたモデルトレーニングに匹敵する性能を発揮することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Obtaining data in the medical field is challenging, making the adoption of AI technology within the space slow and high-risk. We evaluate whether we can overcome this obstacle with synthetic data generated by large language models (LLMs). In particular, we use GPT-4 and Claude 3 Opus to create agents that simulate adults with varying profiles, childhood memories, and attachment styles. These agents participate in simulated Adult Attachment Interviews (AAI), and we use their responses to train models for predicting their underlying attachment styles. We evaluate our models using a transcript dataset from 9 humans who underwent the same interview protocol, analyzed and labeled by mental health professionals. Our findings indicate that training the models using only synthetic data achieves performance comparable to training the models on human data. Additionally, while the raw embeddings from synthetic answers occupy a distinct space compared to those from real human responses, the introduction of unlabeled human data and a simple standardization allows for a closer alignment of these representations. This adjustment is supported by qualitative analyses and is reflected in the enhanced predictive accuracy of the standardized embeddings.
• Abstract（参考訳）: 医療分野におけるデータ取得は困難であり、この分野におけるAI技術の採用は遅く、リスクが高い。 我々は,大規模言語モデル(LLM)によって生成された合成データを用いて,この障害を克服できるかどうかを評価する。 特に、GPT-4とClaude 3 Opusを使用して、さまざまなプロファイル、幼少期記憶、アタッチメントスタイルを持つ大人をシミュレートするエージェントを作成します。 これらのエージェントは,アダルト・アタッチメント・インタビュー(AAI)のシミュレーションに参画し,アタッチメント・インタヴュー(アダルト・アタッチメント・インタビュー,アダルト・アタッチメント・インタビュー,アダルト・インタヴュー,アダルト・アタッチメント・インタビュー,アダルト・インタヴュー,アダルト・アタッチメント・インタビュー,アダルト・インタヴュー,アダルト・アタッチメント・インタヴュー,アダルト・アタッチメント・インタヴュー(AAI)に参画する。 我々は,同一の面接プロトコルを施行し,精神保健専門家によって分析・ラベル付けされた9人のヒトの転写データセットを用いて,我々のモデルを評価した。 以上の結果から,合成データのみを用いたモデルトレーニングは,人間のデータを用いたモデルトレーニングに匹敵する性能を発揮することが示唆された。 さらに、人工回答からの生の埋め込みは、実際の人間の反応と異なる空間を占めるが、ラベルのない人間のデータの導入と単純な標準化により、これらの表現をより緊密に整列させることができる。 この調整は定性的解析によって支援され、標準化された埋め込みの予測精度の向上に反映される。

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