論文の概要: Does chat change LLM's mind? Impact of Conversation on Psychological States of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00804v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 13:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:20.421297
• Title: Does chat change LLM's mind? Impact of Conversation on Psychological States of LLMs
• Title（参考訳）: チャットはLLMの心を変えるか? : 会話がLLMの心理的状態に及ぼす影響
• Authors: Junhyuk Choi, Yeseon Hong, Minju Kim, Bugeun Kim,
• Abstract要約: 近年の大規模言語モデル(LLM)の成長は,マルチエージェントシステムを通じて,より信頼性の高い人間中心のインタラクションを可能にしている。 マルチエージェントインタラクションにおける心理的状態の変化について検討し,会話深度,話題,話者の影響に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.12659586713042
• License:
• Abstract: The recent growth of large language models (LLMs) has enabled more authentic, human-centered interactions through multi-agent systems. However, investigation into how conversations affect the psychological states of LLMs is limited, despite the impact of these states on the usability of LLM-based systems. In this study, we explored whether psychological states change during multi-agent interactions, focusing on the effects of conversation depth, topic, and speaker. We experimentally investigated the behavior of 10 LLMs in open-domain conversations. We employed 14 questionnaires and a topic-analysis method to examine the behavior of LLMs across four aspects: personality, interpersonal relationships, motivation, and emotion. The results revealed distinct psychological trends influenced by conversation depth and topic, with significant variations observed between different LLM families and parameter sizes.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の成長により、マルチエージェントシステムによるより信頼性の高い人間中心の対話が可能になった。 しかし,会話がLLMの心理的状態に与える影響は,これらの状態がLLMベースのシステムのユーザビリティに与える影響にもかかわらず,限定的である。 本研究では,多エージェントインタラクションにおける心理的状態の変化について検討し,会話深度,話題,話者の影響に着目した。 オープンドメイン会話における10個のLLMの挙動を実験的に検討した。 14の質問紙とトピック分析法を用いて,個性,対人関係,動機,感情の4つの側面にわたるLCMの行動について検討した。 その結果,会話の深度と話題によって異なる心理的傾向が明らかとなり,LLMファミリーとパラメータサイズの間に有意な差異が認められた。

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