論文の概要: Deep Binding of Language Model Virtual Personas: a Study on Approximating Political Partisan Misperceptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11673v4
• Date: Mon, 14 Jul 2025 22:24:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 15:29:04.473599
• Title: Deep Binding of Language Model Virtual Personas: a Study on Approximating Political Partisan Misperceptions
• Title（参考訳）: 言語モデル仮想ペルソナの深い結合--政党間ミスパーセプションの近似に関する研究
• Authors: Minwoo Kang, Suhong Moon, Seung Hyeong Lee, Ayush Raj, Joseph Suh, David M. Chan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする能力が高まっている。 本稿では, マルチターンインタビュー文として, 合成ユーザバックストリーを用いた仮想ペルソナ構築手法を提案する。 我々の生成したバックストリーはより長く、細部が豊富で、特定の個人を記述するのに一貫性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.234771450043289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly capable of simulating human behavior, offering cost-effective ways to estimate user responses to various surveys and polls. However, the questions in these surveys usually reflect socially understood attitudes: the patterns of attitudes of old/young, liberal/conservative, as understood by both members and non-members of those groups. It is not clear whether the LLM binding is \emph{deep}, meaning the LLM answers as a member of a particular in-group would, or \emph{shallow}, meaning the LLM responds as an out-group member believes an in-group member would. To explore this difference, we use questions that expose known in-group/out-group biases. This level of fidelity is critical for applying LLMs to various political science studies, including timely topics on polarization dynamics, inter-group conflict, and democratic backsliding. To this end, we propose a novel methodology for constructing virtual personas with synthetic user ``backstories" generated as extended, multi-turn interview transcripts. Our generated backstories are longer, rich in detail, and consistent in authentically describing a singular individual, compared to previous methods. We show that virtual personas conditioned on our backstories closely replicate human response distributions (up to an 87\% improvement as measured by Wasserstein Distance) and produce effect sizes that closely match those observed in the original studies of in-group/out-group biases. Altogether, our work extends the applicability of LLMs beyond estimating socially understood responses, enabling their use in a broader range of human studies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は人間の振る舞いをシミュレートし、様々な調査や世論調査に対するユーザーの反応を見積もるコスト効率の高い方法を提供する。 しかしながら、これらの調査の質問は通常社会的に理解された態度を反映しており、これらのグループのメンバーと非メンバーの両方が理解しているように、古い/若い、リベラル/保守的な態度のパターンである。 LLM の結合が \emph{deep} なのか、つまり LLM が特定の内集団のメンバーとして答えるのか、あるいは \emph{shallow} なのかは明らかではない。 この違いを探索するために、既知のグループ内/グループ外バイアスを明らかにする質問を使用します。 このレベルの忠実さは、偏極力学、集団間紛争、民主的バックスライディングといったタイムリーな話題を含む様々な政治科学研究にLLMを適用するために重要である。 そこで本研究では,マルチターンインタビュー文として生成した合成ユーザ ``backstories' を用いた仮想ペルソナ構築手法を提案する。 我々の生成したバックストリーは、より長く、細部が豊富であり、従来の方法と比較して、特定の個人を記述するのに一貫性がある。 提案手法では, バックストリーに条件付き仮想人物がヒトの反応分布を密に再現し(ワッサーシュタイン距離による87 %の改善まで), グループ内・グループ外バイアスの観測結果と密に一致した効果の大きさを提示する。 我々の研究は、社会的に理解された応答を推定するだけでなく、LLMの適用性も拡張し、より広い範囲の人間の研究での使用を可能にした。

関連論文リスト

• The Prompt Makes the Person(a): A Systematic Evaluation of Sociodemographic Persona Prompting for Large Language Models [3.2919397230854983]
  我々は、異なるペルソナがいかに大きな言語モデルに影響を及ぼすかを示す。 以上の結果から, LLMは非二項性, ヒスパニック性, 中東性などの辺縁化集団のシミュレートに苦慮していることが明らかとなった。 具体的には、インタビュースタイルのフォーマットと名前ベースのプライミングのプロンプトは、ステレオタイピングを減らし、アライメントを改善するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-21T21:23:29Z)
• Arbiters of Ambivalence: Challenges of Using LLMs in No-Consensus Tasks [52.098988739649705]
  本研究では, LLMのバイアスと限界について, 応答生成器, 判定器, 討論器の3つの役割について検討した。 我々は、様々な先行的曖昧なシナリオを含む例をキュレートすることで、合意なしのベンチマークを開発する。 以上の結果から, LLMは, オープンエンドの回答を生成する際に, 曖昧な評価を行うことができる一方で, 審査員や討論者として採用する場合は, 合意なしのトピックにスタンスを取る傾向が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T01:31:54Z)
• Multi-turn Evaluation of Anthropomorphic Behaviours in Large Language Models [26.333097337393685]
  ユーザーが大きな言語モデル(LLM)を人為的に形作る傾向は、AI開発者、研究者、政策立案者への関心が高まっている。 本稿では,現実的かつ多様な環境下での人為的 LLM の挙動を実証的に評価する手法を提案する。 まず,14の人為的行動のマルチターン評価を開発する。 次に,ユーザインタラクションのシミュレーションを用いて,スケーラブルで自動化されたアプローチを提案する。 第3に,対話型大規模人体調査(N=1101)を実施し,実際のユーザの人文的知覚を予測するモデル行動を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T22:09:57Z)
• Algorithmic Fidelity of Large Language Models in Generating Synthetic German Public Opinions: A Case Study [23.458234676060716]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)のアルゴリズム的忠実度について検討する。 我々は、人口動態の特徴をペルソナのプロンプトに組み込むことで、ドイツのサブポピュレーションを反映した合成世論を生成するよう、異なるLLMに促す。 以上の結果から,Llama は他の LLM よりも,特にグループ内での意見の多様性が低い場合には,サブポピュレーションの表現に優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T18:46:32Z)
• Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators [71.65505524599888]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために大量のデータに基づいて訓練される。 本稿では, LLMのイデオロギー的姿勢が創造者の世界観を反映していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T04:02:30Z)
• PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.16513246245401]
  社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。 モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:13:22Z)
• Vox Populi, Vox AI? Using Language Models to Estimate German Public Opinion [45.84205238554709]
  我々は,2017年ドイツ縦断選挙研究の回答者の個人特性と一致するペルソナの合成サンプルを生成した。 我々は,LSM GPT-3.5に対して,各回答者の投票選択を予測し,これらの予測を調査に基づく推定と比較する。 GPT-3.5は市民の投票選択を正確に予測せず、緑の党と左派に偏見を呈している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:52:18Z)
• Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories [5.2112564466740245]
  アンソロジー(アンソロジー、Anthology)は、オープン・エンド・ライフ・ナラティブを利用して、大きな言語モデルを特定のバーチャル・ペルソナに調和させる手法である。 本手法は,実験結果の一貫性と信頼性を高めつつ,多様なサブ集団のより良い表現を確実にすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T06:11:18Z)
• A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models [81.41868485811625]
  近年の多目的大言語モデル(LLM)の急激な増加は、より有能な基礎モデルと人間の意図を優先学習によって整合させることに大きく依存している。 本調査では、選好フィードバックのソースとフォーマット、選好信号のモデリングと使用、および、整列 LLM の評価について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T03:52:51Z)
• Scaling Data Diversity for Fine-Tuning Language Models in Human Alignment [84.32768080422349]
  人間の好みの調整は、大きな言語モデルが誤解を招くか有害なコンテンツを生成するのを防ぐ。 本研究では, 微調整後のLLMの最終性能と線形相関を示唆し, 即時多様性の新たな定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T07:08:55Z)
• Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models [56.883423489203786]
  大規模言語モデル(LLM)の政治的指向性について,8つのトピックのスペクトルにわたって検討する。 我々の調査は、中絶からLGBTQ問題まで8つのトピックにまたがるLLMの政治的整合性について考察している。 この結果から,ユーザはクエリ作成時に留意すべきであり,中立的なプロンプト言語を選択する際には注意が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T04:02:24Z)
• Political Compass or Spinning Arrow? Towards More Meaningful Evaluations for Values and Opinions in Large Language Models [61.45529177682614]
  我々は,大規模言語モデルにおける価値と意見の制約評価パラダイムに挑戦する。 強制されない場合、モデルが実質的に異なる答えを与えることを示す。 我々はこれらの知見をLLMの価値と意見を評価するための推奨とオープンな課題に抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:00:49Z)
• On the steerability of large language models toward data-driven personas [98.9138902560793]
  大規模言語モデル(LLM)は、特定のグループや集団の意見が不足している偏りのある応答を生成することが知られている。 本稿では, LLM を用いて特定の視点の制御可能な生成を実現するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T19:01:13Z)
• Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey design [66.1850490474361]
  大規模言語モデル(LLM)が人間の反応バイアスをどの程度反映しているかについて検討する。 アンケート調査では, LLMが人間のような応答バイアスを示すかどうかを評価するためのデータセットとフレームワークを設計した。 9つのモデルに対する総合的な評価は、一般のオープンかつ商用のLCMは、一般的に人間のような振る舞いを反映しないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T15:40:43Z)
• Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and Nationality Bias in Generative Models [0.0]
  本稿では, 年齢や美しさなど, 研究の少ない, 連続的な, 次元に沿ったバイアスについて検討する。 実験心理学において, LLMは, 特定の社会集団に対して, 肯定的, 否定的感情の偏見を広く抱いているか, あるいは「美しいものは良い」バイアスと類似しているかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T07:07:04Z)
• Bridging the Gap: A Survey on Integrating (Human) Feedback for Natural Language Generation [68.9440575276396]
  この調査は、人間のフィードバックを利用して自然言語生成を改善した最近の研究の概要を提供することを目的としている。 まず、フィードバックの形式化を包括的に導入し、この形式化に続いて既存の分類学研究を特定・整理する。 第二に、フィードバックを形式や目的によってどのように記述するかを議論し、フィードバック(トレーニングやデコード)を直接使用したり、フィードバックモデルをトレーニングしたりするための2つのアプローチについて取り上げる。 第3に、AIフィードバックの生まれたばかりの分野の概要を紹介します。これは、大きな言語モデルを利用して、一連の原則に基づいて判断し、必要最小限にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T17:36:06Z)
• Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples [3.278541277919869]
  このようなツール(GPT-3言語モデル)の「アルゴリズムバイアス」は、粒度と人口統計学的に相関していることを示す。 我々は、実際の人間の参加者から何千もの社会デマトグラフィーのバックストリーにモデルを条件付けることで「シリコンサンプル」を作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T19:53:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。