テキストの中の価値を分析する
この研究は、人間とAIが生成したテキストの価値を検証して、より良い理解を目指してるよ。
Scott E. Friedman, Noam Benkler, Drisana Mosaphir, Jeffrey Rye, Sonja M. Schmer-Galunder, Micah Goldwater, Matthew McLure, Ruta Wheelock, Jeremy Gottlieb, Robert P. Goldman, Christopher Miller
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大規模言語モデル（LLM）は、受け取ったプロンプトや訓練されたデータに基づいて、さまざまな視点から幅広いテキストを生成できる。これらのテキストの背後にある価値を理解することは、安全性、正確性、文化的尊重を確保するために重要だ。
価値分析
私たちの研究は、価値を分析する主に2つの方法に焦点を当てている：
両方のアプローチを組み合わせることで、人間が書いたテキストとLLM生成のテキストに表現される価値を効果的に測定し管理できる。
訓練データにおける価値の評価
- 入力値：AIモデルに存在するバイアスは、訓練されたデータを反映することが多い。これらの入力を研究することで、出力における可能性のあるバイアスについての洞察を得られる。
- 出力値：LLMは人間のように価値を持たないけど、生成するテキストは特定の人間の価値を支持したり反対したりすることがある。
価値評価の課題
既存の方法は既知の価値を扱う際に利点がある一方で、新しいまたは予期しない価値を発見するのには不十分な場合がある。私たちのボトムアップアプローチは、この限界を克服することを目指している。
方法論
トップダウン分析
私たちは、テキストを既知の価値と比較して分析した。このプロセスは、テキストがそれらの価値を支持、矛盾、または中立であるかを予測するのに役立つ。
ボトムアップ分析
私たちのチームは、テキストからテーマを抽出するために洗練されたモデルを使用し、3つの主要タイプに焦点を当てた：
- 観察：真実かどうかにかかわらず事実と見なされる声明。
- 評価：質や信念に関する判断。
- アジェンダ：特定の原則に賛成または反対する声明。
これらのテーマは、賛成/反対の調査を使用して評価でき、トレンドや関連性を特定しやすくなる。
データソース
私たちの分析をサポートするために、ニュース記事やインタビューなど、さまざまなソースからデータを収集した。私たちのデータセットには19,000を超える前提と仮説のペアが含まれており、モデルの訓練に役立つ。
評価
異なるデータセットでモデルをテストし、高い精度スコアを達成した。私たちの結果は、既存の価値を分析するだけでなく、新しいテーマを抽出するための方法がうまく機能することを示している。
実世界の応用
私たちはさまざまな文脈で方法を適用し、以下のようなものがある：
- 母子保健：授乳に関する意見の分析。
- 標準化試験：大学入試テストに対する態度の調査。
- 政府の監視：ビジネス規制に関する視点の理解。
私たちの分析は、これらのトピックに関する異なる立場が特定の価値とどのように共鳴または対立するかを明らかにする。
倫理的考慮
テキストから抽出された価値は、著者の意図を反映していない場合があることを忘れないでおくことが重要だ。これは、道徳的判断をせずにこれらの結果を解釈する際に注意が必要であることを意味する。
結論
私たちの研究は、テキスト内の価値を分析する新しい方法を示しており、詳細かつ関連性のある洞察を提供している。将来的には、この方法をより広い文脈に適用することを楽しみにしている。
タイトル: Bottom-Up and Top-Down Analysis of Values, Agendas, and Observations in Corpora and LLMs
概要: Large language models (LLMs) generate diverse, situated, persuasive texts from a plurality of potential perspectives, influenced heavily by their prompts and training data. As part of LLM adoption, we seek to characterize - and ideally, manage - the socio-cultural values that they express, for reasons of safety, accuracy, inclusion, and cultural fidelity. We present a validated approach to automatically (1) extracting heterogeneous latent value propositions from texts, (2) assessing resonance and conflict of values with texts, and (3) combining these operations to characterize the pluralistic value alignment of human-sourced and LLM-sourced textual data.
著者: Scott E. Friedman, Noam Benkler, Drisana Mosaphir, Jeffrey Rye, Sonja M. Schmer-Galunder, Micah Goldwater, Matthew McLure, Ruta Wheelock, Jeremy Gottlieb, Robert P. Goldman, Christopher Miller
最終更新: 2024-11-06 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.05040
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.05040
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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