論文の概要: Improving LLM Personas via Rationalization with Psychological Scaffolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17993v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 00:36:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.601994
• Title: Improving LLM Personas via Rationalization with Psychological Scaffolds
• Title（参考訳）: 心理学的スカフォルドを用いた合理化によるLLMペルソナの改善
• Authors: Brihi Joshi, Xiang Ren, Swabha Swayamdipta, Rik Koncel-Kedziorski, Tim Paek,
• Abstract要約: ユーザ記述やペルソナによって引き起こされる言語モデルは、ユーザの好みや意見を予測することができる。 既存のペルソナ構築アプローチでは、そのユーザ判断の背後にある根底にある理由を捉えられません。 PB&Jは,ユーザが特定の判断を下す理由の理論的根拠を取り入れ,LLMのペルソナを改善するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.95479674995431
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models prompted with a user description or persona can predict a user's preferences and opinions, but existing approaches to building personas -- based solely on a user's demographic attributes and/or prior judgments -- fail to capture the underlying reasoning behind said user judgments. We introduce PB&J (Psychology of Behavior and Judgments), a framework that improves LLM personas by incorporating rationales of why a user might make specific judgments. These rationales are LLM-generated, and aim to reason about a user's behavior on the basis of their experiences, personality traits or beliefs. This is done using psychological scaffolds -- structured frameworks grounded in theories such as the Big 5 Personality Traits and Primal World Beliefs -- that help provide structure to the generated rationales. Experiments on public opinion and movie preference prediction tasks demonstrate that LLM personas augmented with PB&J rationales consistently outperform methods using only a user's demographics and/or judgments. Additionally, LLM personas constructed using scaffolds describing user beliefs perform competitively with those using human-written rationales.
• Abstract（参考訳）: ユーザ記述やペルソナによって引き起こされる言語モデルは、ユーザの好みや意見を予測することができるが、ユーザの人口統計特性や/または以前の判断のみに基づく、ペルソナを構築するための既存のアプローチは、そのユーザの判断の背後にある根底にある理由を捉えることができない。 PB&J (Psychology of Behavior and Judgments, 行動と判断の心理学) は, LLMのペルソナを改善するためのフレームワークである。 これらの理性は LLM の生成であり、経験、性格特性、信念に基づいてユーザの行動について推論することを目的としている。 これは心理的な足場(Big 5 Personality TraitsやPrimal World Beliefsのような理論に基づく構造化されたフレームワーク)を使って行われ、生成された合理性の構造を提供する。 世論と映画嗜好予測タスクの実験は、PB&Jの合理性で強化されたLLMペルソナが、ユーザの人口統計学的および/または判断のみを用いて、メソッドを一貫して上回ることを示す。 また、ユーザ信念を記述した足場を用いて構築されたLLMペルソナは、人文論理を用いたものと競争的に機能する。

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