論文の概要: Do Large Language Models Always Tell The Same Stories?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17350v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 22:52:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.167606
• Title: Do Large Language Models Always Tell The Same Stories?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは常に同じ物語を語るか?
• Authors: Thennal DK, Hans Ole Hatzel,
• Abstract要約: 物語類似性の枠組みを用いて,大規模言語モデルが生成する物語の多様性について検討する。 LLM生成の物語は、人間が書いた物語よりも一貫して似ています。 我々は、負のプロンプトや温度スケーリングを含む一般的な緩和戦略が、この均一性に有意に対処できないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4779770815686444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have enabled the generation of high-quality prose, yet the question of whether these models are capable of generating diverse outputs remains contested. In this work, we investigate the diversity of LLM-generated stories through the framework of narrative similarity. Using a contrastive framework and a dataset of human-written stories and prompts from r/WritingPrompts, we collect narrative similarity judgments across 10 representative LLMs, utilizing both human evaluations and three different automatic annotation methods. Our findings reveal a consistent trend: LLM-generated narratives are consistently more similar to each other than human-written stories are. We demonstrate that frontier models in particular converge on a ``mean'' generic narrative that approximates individual human stories but lacks the collective diversity of human authors. Finally, we show that common mitigation strategies, including negative prompting and temperature scaling, fail to meaningfully address this homogeneity.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩により高品質な散文生成が可能になったが、これらのモデルが多種多様な出力を生成できるかどうか疑問が残る。 本研究では,物語類似性の枠組みによるLLM生成物語の多様性について検討する。 コントラスト的フレームワークと人文的ストーリーのデータセットとr/WritingPromptsのプロンプトを用いて,人文的評価と3つの異なる自動アノテーション手法を用いて,10の代表的なLCMにまたがる物語的類似性判定を収集する。 LLM生成の物語は、人間が書いた物語よりも一貫して似ています。 特にフロンティアモデルは、個々の人間の物語を近似するが、人間の著者の集団的多様性に欠ける「ミーアン」の一般的な物語に収束することを示した。 最後に、負のプロンプトや温度スケーリングを含む一般的な緩和戦略が、この均質性に意味を成さないことを示す。

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