論文の概要: Don't Get Too Excited -- Eliciting Emotions in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02457v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 10:06:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:30.828976
• Title: Don't Get Too Excited -- Eliciting Emotions in LLMs
• Title（参考訳）: あまり興奮しないで-LLMで感情を和らげる
• Authors: Gino Franco Fazzi, Julie Skoven Hinge, Stefan Heinrich, Paolo Burelli,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における影響制御の課題について考察する。 我々は,その感情表現範囲を評価するために,最先端のオープンウェイトLLMを評価した。 モデルの能力を定量化し、幅広い感情のスペクトルを表現し、相互作用の間どのように変動するかを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8399318639816038
• License:
• Abstract: This paper investigates the challenges of affect control in large language models (LLMs), focusing on their ability to express appropriate emotional states during extended dialogues. We evaluated state-of-the-art open-weight LLMs to assess their affective expressive range in terms of arousal and valence. Our study employs a novel methodology combining LLM-based sentiment analysis with multiturn dialogue simulations between LLMs. We quantify the models' capacity to express a wide spectrum of emotions and how they fluctuate during interactions. Our findings reveal significant variations among LLMs in their ability to maintain consistent affect, with some models demonstrating more stable emotional trajectories than others. Furthermore, we identify key challenges in affect control, including difficulties in producing and maintaining extreme emotional states and limitations in adapting affect to changing conversational contexts. These findings have important implications for the development of more emotionally intelligent AI systems and highlight the need for improved affect modelling in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における影響制御の課題について考察し,拡張対話における適切な感情状態を表現する能力に着目した。 我々は,現在最先端のオープンウェイトLLMを評価し,その感情表現範囲を覚醒と有病率の観点から評価した。 本研究は,LLMを用いた感情分析とLLM間のマルチターン対話シミュレーションを組み合わせた新しい手法を用いている。 モデルの能力を定量化し、幅広い感情のスペクトルを表現し、相互作用の間どのように変動するかを定量化する。 本研究は,LLMの持続的影響の維持能力に有意な差異がみられ,他のモデルよりも安定した感情軌道が示されるモデルもある。 さらに、極度の感情状態の生成・維持の難しさや、会話の文脈の変化に適応する際の限界など、コントロールに影響を与える上で重要な課題を特定する。 これらの発見は、より感情的にインテリジェントなAIシステムの開発に重要な意味を持ち、LLMにおける影響モデリングの改善の必要性を強調している。

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