論文の概要: What makes your model a low-empathy or warmth person: Exploring the Origins of Personality in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10863v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 21:02:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:11:08.136006
• Title: What makes your model a low-empathy or warmth person: Exploring the Origins of Personality in LLMs
• Title（参考訳）: モデルが低共感または温和な人になるもの:LLMにおけるパーソナリティの起源を探る
• Authors: Shu Yang, Shenzhe Zhu, Ruoxuan Bao, Liang Liu, Yu Cheng, Lijie Hu, Mengdi Li, Di Wang,
• Abstract要約: 本研究では,家族環境や文化規範といった長期的背景要因が,短期的なプレッシャーとどのように相互作用するかを検討する。 これらの要因がモデル安全性に与える影響について,個性の観点から検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.79424146117322
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in generating human-like text and exhibiting personality traits similar to those in humans. However, the mechanisms by which LLMs encode and express traits such as agreeableness and impulsiveness remain poorly understood. Drawing on the theory of social determinism, we investigate how long-term background factors, such as family environment and cultural norms, interact with short-term pressures like external instructions, shaping and influencing LLMs' personality traits. By steering the output of LLMs through the utilization of interpretable features within the model, we explore how these background and pressure factors lead to changes in the model's traits without the need for further fine-tuning. Additionally, we suggest the potential impact of these factors on model safety from the perspective of personality.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は、人間に似たテキストを生成し、人間に似た性格特性を示す際、顕著な能力を示した。 しかし、LLMがコード化し、一致性や衝動性といった特徴を表現しているメカニズムは、いまだに理解されていない。 社会的決定論を基礎として,家族環境や文化規範といった長期的背景要因が,外的指示や形成,LLMの性格特性への影響といった短期的圧力とどのように相互作用するかを検討する。 モデル内の解釈可能な特徴を利用してLCMの出力を操ることで、これらの背景および圧力要因がモデルの特徴の変化にどのように影響するかを、さらなる微調整を必要とせずに検討する。 さらに,これらの要因がモデル安全性に与える影響について,パーソナリティの観点から検討する。

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