論文の概要: Bottom-Up and Top-Down Analysis of Values, Agendas, and Observations in Corpora and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05040v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 18:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:50.576209
• Title: Bottom-Up and Top-Down Analysis of Values, Agendas, and Observations in Corpora and LLMs
• Title（参考訳）: ボトムアップとトップダウンによるコーパスとLDMの値・アジェンダ・観測
• Authors: Scott E. Friedman, Noam Benkler, Drisana Mosaphir, Jeffrey Rye, Sonja M. Schmer-Galunder, Micah Goldwater, Matthew McLure, Ruta Wheelock, Jeremy Gottlieb, Robert P. Goldman, Christopher Miller,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、複数の潜在的視点から多様で位置し、説得力のあるテキストを生成する。 我々は、安全、正確性、包摂性、文化的忠実さを理由に、彼らが表現する社会文化的価値を特徴づけることを模索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3119775978504942
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) generate diverse, situated, persuasive texts from a plurality of potential perspectives, influenced heavily by their prompts and training data. As part of LLM adoption, we seek to characterize - and ideally, manage - the socio-cultural values that they express, for reasons of safety, accuracy, inclusion, and cultural fidelity. We present a validated approach to automatically (1) extracting heterogeneous latent value propositions from texts, (2) assessing resonance and conflict of values with texts, and (3) combining these operations to characterize the pluralistic value alignment of human-sourced and LLM-sourced textual data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複数の潜在的視点から多様で、位置し、説得力のあるテキストを生成し、そのプロンプトとトレーニングデータに大きく影響される。 LLMの採用の一環として、安全、正確性、包摂性、文化的信条の理由から、彼らが表現する社会文化的価値を-そして理想的に-特徴づけることを模索する。 本研究では,(1)テキストから不均一な潜在値の命題を抽出し,(2)テキストとの共振と矛盾を評価し,(3)これらの操作を組み合わせることで,人文とLLM資料の多元的価値アライメントを特徴付ける手法を提案する。

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