論文の概要: ValueSim: Generating Backstories to Model Individual Value Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23827v1
• Date: Wed, 28 May 2025 06:43:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.543436
• Title: ValueSim: Generating Backstories to Model Individual Value Systems
• Title（参考訳）: ValueSim: 個々のバリューシステムをモデル化するためのバックストリの生成
• Authors: Bangde Du, Ziyi Ye, Zhijing Wu, Jankowska Monika, Shuqi Zhu, Qingyao Ai, Yujia Zhou, Yiqun Liu,
• Abstract要約: 本稿では,個人バックストリーの生成を通じて個々の価値をシミュレートするフレームワークであるValueSimを紹介する。 World Values Surveyから派生した自己構築型ベンチマークでValueSimをテストすると、トップ1の精度が10%以上向上していることがわかる。 さらなる分析により、ユーザーインタラクション履歴の追加が利用可能になると、パフォーマンスが向上し、モデルがペルソナシミュレーション機能を時間とともに改善できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.177946942464732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) continue to exhibit increasingly human-like capabilities, aligning them with human values has become critically important. Contemporary advanced techniques, such as prompt learning and reinforcement learning, are being deployed to better align LLMs with human values. However, while these approaches address broad ethical considerations and helpfulness, they rarely focus on simulating individualized human value systems. To address this gap, we present ValueSim, a framework that simulates individual values through the generation of personal backstories reflecting past experiences and demographic information. ValueSim converts structured individual data into narrative backstories and employs a multi-module architecture inspired by the Cognitive-Affective Personality System to simulate individual values based on these narratives. Testing ValueSim on a self-constructed benchmark derived from the World Values Survey demonstrates an improvement in top-1 accuracy by over 10% compared to retrieval-augmented generation methods. Further analysis reveals that performance enhances as additional user interaction history becomes available, indicating the model's ability to refine its persona simulation capabilities over time.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、ますます人間のような能力を示し続けているため、それらを人間の価値と整合させることが重要になっている。 迅速な学習や強化学習といった現代的高度な技術は、LLMと人間の価値をより良く整合させるために展開されている。 しかし、これらのアプローチは幅広い倫理的考察と役に立つことに対処する一方で、個人化された人間の価値体系をシミュレートすることに集中することは滅多にない。 このギャップに対処するために,過去の経験や人口統計情報を反映した個人バックストリーの生成を通じて個々の価値をシミュレートするフレームワークであるValueSimを紹介する。 ValueSimは構造化された個々のデータを物語のバックストリーに変換し、コグニティブ・アフェクティブ・パーソナリティ・システム(Cognitive-Affective Personality System)にインスパイアされたマルチモジュールアーキテクチャを用いて、これらの物語に基づいて個々の価値をシミュレートする。 World Values Surveyから派生した自己構築型ベンチマークでValueSimをテストすると、検索強化生成手法と比較してトップ1の精度が10%以上向上していることがわかる。 さらなる分析により、ユーザーインタラクション履歴の追加が利用可能になると、パフォーマンスが向上し、モデルがペルソナシミュレーション機能を時間とともに改善できることが示される。

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