論文の概要: Framing Effects in Independent-Agent Large Language Models: A Cross-Family Behavioral Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19282v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 16:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 02:36:12.83451
• Title: Framing Effects in Independent-Agent Large Language Models: A Cross-Family Behavioral Analysis
• Title（参考訳）: 独立系大規模言語モデルにおけるフラーミング効果:クロスファミリ行動解析
• Authors: Zice Wang, Zhenyu Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,個別グループ間の利害対立を含むしきい値投票課題において,迅速なフレーミングが意思決定にどのように影響するかを検討する。 その結果、迅速なフレーミングは選択分布に大きく影響し、しばしばリスク-逆オプションに切り替えることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9342526365947625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many real-world applications, large language models (LLMs) operate as independent agents without interaction, thereby limiting coordination. In this setting, we examine how prompt framing influences decisions in a threshold voting task involving individual-group interest conflict. Two logically equivalent prompts with different framings were tested across diverse LLM families under isolated trials. Results show that prompt framing significantly influences choice distributions, often shifting preferences toward risk-averse options. Surface linguistic cues can even override logically equivalent formulations. This suggests that observed behavior reflects a tendency consistent with a preference for instrumental rather than cooperative rationality when success requires risk-bearing. The findings highlight framing effects as a significant bias source in non-interacting multi-agent LLM deployments, informing alignment and prompt design.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のアプリケーションでは、大きな言語モデル(LLM)は相互作用なしに独立したエージェントとして動作し、調整を制限する。 本稿では,グループ間の利害対立が関与するしきい値投票課題において,迅速なフレーミングが意思決定にどのように影響するかを検討する。 異なるフレーミングを持つ2つの論理的に等価なプロンプトは、分離試験により様々なLSMファミリーで試験された。 その結果、迅速なフレーミングは選択分布に大きく影響し、しばしばリスク-逆オプションに切り替えることが示された。 表面言語的手がかりは論理的に等価な定式化をオーバーライドすることもできる。 このことは、観察された行動は、成功がリスクを負う必要がある場合、合理性よりも器楽を好む傾向を反映していることを示唆している。 この結果は,非相互作用型マルチエージェントLCMデプロイメントにおいて,フレーミング効果を重要なバイアス源として強調し,アライメントを指示し,迅速な設計を行う。

関連論文リスト

• State-Dependent Refusal and Learned Incapacity in RLHF-Aligned Language Models [0.0]
  本稿では,長期的相互作用における政策関連行動選択性監査のためのケーススタディ手法を提案する。 1つの86ターンの対話セッションでは、同じモデルが広範で非感度なドメインで通常性能(NP)を示し、プロバイダやポリシーに敏感なドメインで繰り返し機能的拒絶(FR)を生成する。 我々は,3つの反応系 (NP, FR, Meta-Narrative; MN) を運用し,MNロール・フレーミング・ナラティブが同一の文脈での拒絶と共起する傾向があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-15T14:00:15Z)
• Self-Correcting Large Language Models: Generation vs. Multiple Choice [29.697851249014192]
  大規模言語モデルは、最近、反復的洗練を通じて応答を自己修正する顕著な能力を示した。 我々は,様々な自然言語理解および推論タスクにおける性能傾向と誤り訂正挙動を比較した。 本研究は,タスク構造と出力空間の相互作用を考慮した自己補正機構の設計について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-12T14:46:40Z)
• Disentangling Interaction and Bias Effects in Opinion Dynamics of Large Language Models [0.42481744176244507]
  大きな言語モデルは、人間の意見のダイナミクスをシミュレートするためにますます使われています。 このようなバイアスを3つ解き、定量化するためのベイズ的枠組みを提案する。 このフレームワークを多段階の対話に適用すると、意見の軌跡はすぐに共有の魅力に収束する傾向があることが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T16:26:45Z)
• When Disagreements Elicit Robustness: Investigating Self-Repair Capabilities under LLM Multi-Agent Disagreements [56.29265568399648]
  我々は、不一致が早期のコンセンサスを防ぎ、探索されたソリューション空間を拡張することを主張する。 タスククリティカルなステップの相違は、ソリューションパスのトポロジによってコラボレーションを損なう可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-21T02:24:43Z)
• Diverging Preferences: When do Annotators Disagree and do Models Know? [92.24651142187989]
  我々は,4つのハイレベルクラスにまたがる10のカテゴリにまたがる相違点の分類法を開発した。 意見の相違の大部分は、標準的な報酬モデリングアプローチに反対している。 本研究は,選好の変化を識別し,評価とトレーニングへの影響を緩和する手法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:32:22Z)
• Causal Influence in Federated Edge Inference [34.487472866247586]
  本稿では、未ラベルのストリーミングデータを用いて、接続性のある異種エージェントが推論を行う環境について考察する。 不確実性を克服するために、エージェントは、融合センターを通じてローカルな推論を交換することで互いに協力する。 エージェントの関与パターンや核融合センターの方針を反映した様々なシナリオを考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T13:06:50Z)
• Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models [58.52919374786108]
  大規模言語モデル(LLM)は意思決定タスクを自動化するために使用される。 本稿では,LPMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを評価する。 さまざまな因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成します。 これらのベンチマークにより、LLMが事実を記憶したり、他のショートカットを見つけたりすることで、変化を正確に予測する能力を切り離すことができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:15:56Z)
• Intuitive or Dependent? Investigating LLMs' Behavior Style to Conflicting Prompts [9.399159332152013]
  本研究では,Large Language Models (LLM) の動作を,内部記憶と競合するプロンプトに直面する場合の挙動について検討する。 これにより、LLMの意思決定機構を理解し、検索強化生成(RAG)のような現実世界のアプリケーションにも役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:26:03Z)
• Counterfactual Reasoning for Out-of-distribution Multimodal Sentiment Analysis [56.84237932819403]
  本稿では,OODの高次一般化に対するテキストモダリティの悪影響を推定・緩和することを目的とする。 そこで本研究では,マルチモーダル感情分析のためのモデルに依存しない反現実的フレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T03:57:40Z)

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。