論文の概要: LMLPA: Language Model Linguistic Personality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17632v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 07:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:14.846043
• Title: LMLPA: Language Model Linguistic Personality Assessment
• Title（参考訳）: LMLPA:言語モデル言語学的パーソナリティアセスメント
• Authors: Jingyao Zheng, Xian Wang, Simo Hosio, Xiaoxian Xu, Lik-Hang Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、日常の生活や研究にますます利用されている。 与えられたLLMの性格を測定することは、現在課題である。 言語モデル言語パーソナリティアセスメント(LMLPA)は,LLMの言語的パーソナリティを評価するシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.599282127259736
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used in everyday life and research. One of the most common use cases is conversational interactions, enabled by the language generation capabilities of LLMs. Just as between two humans, a conversation between an LLM-powered entity and a human depends on the personality of the conversants. However, measuring the personality of a given LLM is currently a challenge. This paper introduces the Language Model Linguistic Personality Assessment (LMLPA), a system designed to evaluate the linguistic personalities of LLMs. Our system helps to understand LLMs' language generation capabilities by quantitatively assessing the distinct personality traits reflected in their linguistic outputs. Unlike traditional human-centric psychometrics, the LMLPA adapts a personality assessment questionnaire, specifically the Big Five Inventory, to align with the operational capabilities of LLMs, and also incorporates the findings from previous language-based personality measurement literature. To mitigate sensitivity to the order of options, our questionnaire is designed to be open-ended, resulting in textual answers. Thus, the AI rater is needed to transform ambiguous personality information from text responses into clear numerical indicators of personality traits. Utilising Principal Component Analysis and reliability validations, our findings demonstrate that LLMs possess distinct personality traits that can be effectively quantified by the LMLPA. This research contributes to Human-Computer Interaction and Human-Centered AI, providing a robust framework for future studies to refine AI personality assessments and expand their applications in multiple areas, including education and manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、日常の生活や研究にますます利用されている。 最も一般的なユースケースの1つは会話対話であり、LLMの言語生成機能によって実現されている。 2人の人間と同じように、LLMを動力とする人間と人間との会話は、会話者の個性に依存する。 しかしながら、ある LLM の性格を測定することは、現在課題である。 言語モデル言語パーソナリティアセスメント(LMLPA)は,LLMの言語的パーソナリティを評価するシステムである。 本システムは,言語出力に反映される特徴を定量的に評価することにより,LLMの言語生成能力の理解を支援する。 従来の人間中心の心理測定とは違って、LMLPAはパーソナリティ評価のアンケート、特にビッグファイブ・インベントリ(Big Five Inventory)をLLMの運用能力に合わせて適用し、以前の言語に基づくパーソナリティ測定文献からの知見も取り入れている。 選択肢の順序に敏感さを和らげるために、我々のアンケートはオープンエンドに設計されており、結果として文章による回答が得られる。 したがって、AIレーダは、不明瞭な人格情報をテキスト応答から人格特性の明確な数値指標に変換する必要がある。 主成分分析と信頼性検証を用いて,LMLPAにより効果的に定量化できる個性特性をLLMに有することを示す。 この研究は人間とコンピュータの相互作用と人間中心のAIに寄与し、将来の研究でAIの個性評価を洗練し、教育や製造を含む複数の分野で応用を拡大するための堅牢なフレームワークを提供する。

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