論文の概要: Assessing Social Alignment: Do Personality-Prompted Large Language Models Behave Like Humans?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16772v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 20:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:49.813105
• Title: Assessing Social Alignment: Do Personality-Prompted Large Language Models Behave Like Humans?
• Title（参考訳）: 社会的アライメントを評価する:人間のような個人性を持つ大規模言語モデルか?
• Authors: Ivan Zakazov, Mikolaj Boronski, Lorenzo Drudi, Robert West,
• Abstract要約: 言語モデリングの革命は様々な新しい応用をもたらし、その一部は大規模言語モデル(LLM)の出現する「社会的能力」に依存している。 i) パーソナライズされたモデルが人格に記載された人格に合わせて振る舞うか(すなわち、社会的状況で提示された場合の「メイク」決定)、そして(ii) それらの行動がきめ細かく制御できるかどうかを問う。 古典心理学実験(ミルグラム実験とウルティマトゥムゲーム)をソーシャルインタラクションテストベッドとして使用し, GPT-3.5/4/4o-mini/4oに即したパーソナリティを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.771036970279765
• License:
• Abstract: The ongoing revolution in language modelling has led to various novel applications, some of which rely on the emerging "social abilities" of large language models (LLMs). Already, many turn to the new "cyber friends" for advice during pivotal moments of their lives and trust them with their deepest secrets, implying that accurate shaping of LLMs' "personalities" is paramount. Leveraging the vast diversity of data on which LLMs are pretrained, state-of-the-art approaches prompt them to adopt a particular personality. We ask (i) if personality-prompted models behave (i.e. "make" decisions when presented with a social situation) in line with the ascribed personality, and (ii) if their behavior can be finely controlled. We use classic psychological experiments - the Milgram Experiment and the Ultimatum Game - as social interaction testbeds and apply personality prompting to GPT-3.5/4/4o-mini/4o. Our experiments reveal failure modes of the prompt-based modulation of the models' "behavior", thus challenging the feasibility of personality prompting with today's LLMs.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングにおける継続的な革命は、様々な新しい応用をもたらしており、その一部は大きな言語モデル(LLM)の出現する「社会的能力」に依存している。 既に多くの人は、人生の重要な瞬間に新しい「サイバー・フレンド」に助言を求め、彼らの最も深い秘密を信頼し、LLMの「個人性」を正確に形成することが最重要であることを示唆している。 LLMが事前訓練されている膨大なデータの多様性を活用して、最先端のアプローチは、特定のパーソナリティを採用するように促す。 私たちは尋ねる 一 人格に即したモデル(社会的状況を示す場合の「メイク」決定)が人格に準じて振る舞うとき。 (二)その行動が細かく制御できる場合。 古典心理学実験(ミルグラム実験とウルティマトゥムゲーム)をソーシャルインタラクションテストベッドとして使用し, GPT-3.5/4/4o-mini/4oに即したパーソナリティを適用した。 実験の結果,モデルの「振る舞い」の即時変調の失敗モードが明らかとなり,今日のLCMによるパーソナリティの実現可能性に疑問が呈された。

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