論文の概要: Cognitive phantoms in LLMs through the lens of latent variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15324v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 12:42:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 19:54:40.881460
• Title: Cognitive phantoms in LLMs through the lens of latent variables
• Title（参考訳）: 潜伏変数レンズによるLDMの認知幻覚
• Authors: Sanne Peereboom, Inga Schwabe, Bennett Kleinberg,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます現実のアプリケーションに到達し、それらの振る舞いをよりよく理解する必要がある。 近年のLCMに対する心理測定調査では、LLMの人間らしい特徴が報告されており、潜在的に影響する可能性がある。 このアプローチは有効性の問題に悩まされており、これらの特性がLLMに存在し、人間用に設計されたツールで測定可能であることを前提としている。 本研究では,人間と3人のLDMの潜在的性格構造を2つの評価されたパーソナリティアンケートを用いて比較することにより,この問題を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) increasingly reach real-world applications, necessitating a better understanding of their behaviour. Their size and complexity complicate traditional assessment methods, causing the emergence of alternative approaches inspired by the field of psychology. Recent studies administering psychometric questionnaires to LLMs report human-like traits in LLMs, potentially influencing LLM behaviour. However, this approach suffers from a validity problem: it presupposes that these traits exist in LLMs and that they are measurable with tools designed for humans. Typical procedures rarely acknowledge the validity problem in LLMs, comparing and interpreting average LLM scores. This study investigates this problem by comparing latent structures of personality between humans and three LLMs using two validated personality questionnaires. Findings suggest that questionnaires designed for humans do not validly measure similar constructs in LLMs, and that these constructs may not exist in LLMs at all, highlighting the need for psychometric analyses of LLM responses to avoid chasing cognitive phantoms. Keywords: large language models, psychometrics, machine behaviour, latent variable modeling, validity
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はますます現実のアプリケーションに到達し、それらの振る舞いをよりよく理解する必要がある。 その大きさと複雑さは従来の評価手法を複雑にし、心理学の分野に触発された代替アプローチの出現を引き起こした。 近年のLCMに対する心理測定調査では、LSMの人間的な特性が報告されており、LCMの行動に影響を及ぼす可能性がある。 しかし、このアプローチは有効性の問題に悩まされており、これらの特性がLLMに存在し、人間用に設計されたツールで測定可能であることを前提としている。 典型的な手順は、平均的なLLMスコアを比較して解釈することで、LLMの妥当性をほとんど認めない。 本研究では,人間と3人のLDMの潜在的性格構造を2つの評価されたパーソナリティアンケートを用いて比較することにより,この問題を考察する。 また, 認知幻覚の追跡を避けるため, LLM応答の心理測定分析の必要性が指摘された。 キーワード:大規模言語モデル、心理測定、機械行動、潜在変数モデリング、妥当性

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