Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Rise of Verbal Tics in Large Language Models: A Systematic Analysis Across Frontier Models

論文の概要: The Rise of Verbal Tics in Large Language Models: A Systematic Analysis Across Frontier Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19139v2
Date: Sun, 26 Apr 2026 15:19:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-28 13:03:00.476532
Title: The Rise of Verbal Tics in Large Language Models: A Systematic Analysis Across Frontier Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける言語表現の台頭:フロンティアモデル全体の体系的分析
Authors: Shuai Wu, Xue Li, Yanna Feng, Yufang Li, Zhijun Wang, Ran Wang,
Abstract要約: 本研究では,8つの言語モデル(LLM)の言語性現象を体系的に解析する。本研究は,VTI (Verbal Tic Index) を用いて, 梅毒の有病率を定量化し, 梅毒, 語彙の多様性, 人間の知覚する自然性との相関を解析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.320824168302908
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As Large Language Models (LLMs) continue to evolve through alignment techniques such as Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Constitutional AI, a growing and increasingly conspicuous phenomenon has emerged: the proliferation of verbal tics, repetitive, formulaic linguistic patterns that pervade model outputs. These range from sycophantic openers (That's a great question!, Awesome!) to pseudo-empathetic affirmations (I completely understand your concern, I'm right here to catch you) and overused vocabulary (delve, tapestry, nuanced). In this paper, we present a systematic analysis of the verbal tic phenomenon across eight state-of-the-art LLMs: GPT-5.4, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.2, Doubao-Seed-2.0-pro, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, and MiMo-V2-Pro. Utilizing a custom evaluation framework for standardized API-based evaluation, we assess 10,000 prompts across 10 task categories in both English and Chinese, yielding 160,000 model responses. We introduce the Verbal Tic Index (VTI), a composite metric quantifying tic prevalence, and analyze its correlation with sycophancy, lexical diversity, and human-perceived naturalness. Our findings reveal significant inter-model variation: Gemini 3.1 Pro exhibits the highest VTI (0.590), while DeepSeek V3.2 achieves the lowest (0.295). We further demonstrate that verbal tics accumulate over multi-turn conversations, are amplified in subjective tasks, and show distinct cross-lingual patterns. Human evaluation (N = 120) confirms a strong inverse relationship between sycophancy and perceived naturalness (r = -0.87, p < 0.001). These results underscore the alignment tax of current training paradigms and highlight the urgent need for more authentic human-AI interaction frameworks.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)や構成AIといったアライメント技術を通じて進化し続けており、成長し、ますます顕著な現象が出現している。サイコファンのオープナー(これは素晴らしい質問です!)から、疑似共感的な肯定(あなたの懸念を完全に理解して、あなたを捕まえるためにここにいる)、語彙(デル、タペストリー、ニュアンスド)まで、さまざまです。本稿では,8つの最先端LCM(GPT-5.4, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.2, Doubao-Seed-2.0-pro, Kimi K2.5, DeepSeek V3.2, MiMo-V2-Pro)の言語性現象を体系的に解析する。標準化されたAPIベースの評価のためのカスタム評価フレームワークを利用することで、英語と中国語の10のタスクカテゴリにまたがる1万のプロンプトを評価し、16万のモデル応答を得た。本研究は,VTI (Verbal Tic Index) を用いて, 梅毒の有病率を定量化し, 梅毒, 語彙の多様性, 人間の知覚する自然性との相関を解析した。 Gemini 3.1 ProはVTIが0.590、DeepSeek V3.2は0.295である。さらに,多ターン会話に単語が蓄積され,主観的タスクが増幅され,言語間パターンが異なることを示す。人間の評価(N = 120)は、梅毒と知覚自然性(r = -0.87, p < 0.001)の強い逆関係を確認する。これらの結果は、現在のトレーニングパラダイムのアライメント税を強調し、より信頼できる人間とAIのインタラクションフレームワークに対する緊急の必要性を強調します。

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