論文の概要: Evaluating Personality Traits in Large Language Models: Insights from Psychological Questionnaires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05248v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 16:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:38.508219
• Title: Evaluating Personality Traits in Large Language Models: Insights from Psychological Questionnaires
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける人格特性の評価:心理学的アンケート調査から
• Authors: Pranav Bhandari, Usman Naseem, Amitava Datta, Nicolas Fay, Mehwish Nasim,
• Abstract要約: この研究は、多種多様なシナリオにおける大規模言語モデルに心理学的ツールを適用し、パーソナリティプロファイルを生成する。 以上の結果から, LLMは, 同一モデル群においても, 特徴, 特徴, 性格の異なる特徴を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6001840369062386
• License:
• Abstract: Psychological assessment tools have long helped humans understand behavioural patterns. While Large Language Models (LLMs) can generate content comparable to that of humans, we explore whether they exhibit personality traits. To this end, this work applies psychological tools to LLMs in diverse scenarios to generate personality profiles. Using established trait-based questionnaires such as the Big Five Inventory and by addressing the possibility of training data contamination, we examine the dimensional variability and dominance of LLMs across five core personality dimensions: Openness, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness, and Neuroticism. Our findings reveal that LLMs exhibit unique dominant traits, varying characteristics, and distinct personality profiles even within the same family of models.
• Abstract（参考訳）: 心理的アセスメントツールは、人間が行動パターンを理解するのを助けてきた。 大規模言語モデル(LLM)は,人間に匹敵するコンテンツを生成することができるが,それらが人格特性を示すかどうかを考察する。 この目的のために、この研究は、パーソナリティプロファイルを生成する様々なシナリオにおけるLCMに心理的ツールを適用している。 The Big Five Inventoryなどの定評ある特徴に基づく質問紙を用いて、学習データ汚染の可能性に対処し、オープンネス、コンサイエンスネス、エクストラバージョン、アグレタブルネス、ニューロティズムの5つのコアパーソナリティ次元にわたるLCMの次元的変動と支配性について検討した。 以上の結果から, LLMは, 同じモデル群においても, 独特の特徴, 異なる特徴, 個性プロファイルを示すことが明らかとなった。

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