从价值到观点:利用注入价值的大型语言模型预测人类行为和立场
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用价值注入的大型语言模型 (VIM) 预测意见和行为的可行性与效果进行了系列实验,结果显示使用价值注入的大型语言模型可更好地预测人们的意见和行为,而且通过注入人类核心价值的变种,其性能显著优于基准方法。
该研究报告介绍了 SurveyLM 平台,用于分析增强语言模型在复杂社交环境中形成态度和价值观的方式。通过调查和实验方法,系统地评估 ALMs,提供对它们的前所未有的洞察力。SurveyLM 平台利用 ALMs 的反馈来增强调查和实验设计,加快了高质量调查框架的开发和测试,同时节约资源。该平台旨在揭示影响 ALMs 新兴行为的因素,促进其与人类意图和期望的对齐,为负责任地开发和部署先进的社交人工智能系统做出贡献。该白皮书强调了该平台提供可靠结果的潜力,突出了它对对齐研究的重要性以及对未来社交人工智能系统的影响。