論文の概要: PsychAdapter: Adapting LLM Transformers to Reflect Traits, Personality and Mental Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16882v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 06:22:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:04.572564
• Title: PsychAdapter: Adapting LLM Transformers to Reflect Traits, Personality and Mental Health
• Title（参考訳）: サイコアダプタ: LLMトランスフォーマーにトラスト、パーソナリティ、メンタルヘルスを反映させる
• Authors: Huy Vu, Huy Anh Nguyen, Adithya V Ganesan, Swanie Juhng, Oscar N. E. Kjell, Joao Sedoc, Margaret L. Kern, Ryan L. Boyd, Lyle Ungar, H. Andrew Schwartz, Johannes C. Eichstaedt,
• Abstract要約: 我々は、標準言語モデルトランスフォーマーアーキテクチャ「サイコアダプタ」の軽量な修正を提案する。 サイコアダプターは経験的に派生した特徴言語パターンを用いて、特定の性格、人口統計学的、精神的な健康特性(無言・無言)を自然言語で生成する 例えば、専門家はサイコアダプターが生成したテキストの出力を評価し、意図した特徴レベルと一致し、ビッグファイブの人格の平均精度は87.3%、うつ病と生活満足度は96.7%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.157936849399965
• License:
• Abstract: Artificial intelligence-based language generators are now a part of most people's lives. However, by default, they tend to generate "average" language without reflecting the ways in which people differ. Here, we propose a lightweight modification to the standard language model transformer architecture - "PsychAdapter" - that uses empirically derived trait-language patterns to generate natural language for specified personality, demographic, and mental health characteristics (with or without prompting). We applied PsychAdapters to modify OpenAI's GPT-2, Google's Gemma, and Meta's Llama 3 and found generated text to reflect the desired traits. For example, expert raters evaluated PsychAdapter's generated text output and found it matched intended trait levels with 87.3% average accuracy for Big Five personalities, and 96.7% for depression and life satisfaction. PsychAdapter is a novel method to introduce psychological behavior patterns into language models at the foundation level, independent of prompting, by influencing every transformer layer. This approach can create chatbots with specific personality profiles, clinical training tools that mirror language associated with psychological conditionals, and machine translations that match an authors reading or education level without taking up LLM context windows. PsychAdapter also allows for the exploration psychological constructs through natural language expression, extending the natural language processing toolkit to study human psychology.
• Abstract（参考訳）: 人工知能ベースの言語ジェネレータは現在、ほとんどの人々の生活の一部となっている。 しかし、デフォルトでは、人々がどう違うのかを反映せずに"平均的な"言語を生成する傾向がある。 本稿では、経験的に派生した特徴言語パターンを用いて、特定の個性、人口、精神的健康特性(即興の有無に関わらず)の自然言語を生成する標準言語モデルトランスフォーマーアーキテクチャ「サイコアダプタ」の軽量な修正を提案する。 われわれは、OpenAIのGPT-2、GoogleのGemma、MetaのLlama 3を修正するために、PsychAdaptersを適用した。 例えば、専門家はサイコアダプターが生成したテキストの出力を評価し、意図した特徴レベルと一致し、ビッグファイブの人格の平均精度は87.3%、うつ病と生活満足度は96.7%であった。 PsychAdapterは、すべてのトランスフォーマー層に影響を与えることによって、プロンプトとは独立して、基礎レベルで言語モデルに心理的行動パターンを導入する新しい方法である。 このアプローチは、特定の性格プロファイルを持つチャットボット、心理的条件に関連する言語をミラーする臨床訓練ツール、LLMコンテキストウィンドウを取り上げずに著者の読み書きや教育レベルにマッチする機械翻訳を作成することができる。 サイコアダプタはまた、自然言語表現による心理的構成の探索を可能にし、自然言語処理ツールキットを拡張して人間の心理学を研究する。

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