Giriş Yap
  • Ana Sayfa
  • Makaleler
  • Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks

Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks

Araştırma Soruları

  • LLM ajanları yalnızca demografik bilgiyle mi, yoksa insan inanç ağlarıyla desteklendiğinde mi insan davranışlarıyla daha uyumlu hale gelir?
  • Tek bir inanç bilgisinin verilmesi, ilişkili konularda insan-LLM uyumunu artırabilir mi?
  • İnanç ağlarının yapısı, LLM’lerin insan görüşlerini taklit etme doğruluğunu nasıl etkiler?

Sonuçlar

  • Sadece demografik bilgi kullanıldığında LLM–insan görüş uyumu sağlanamadı.
  • Ajanlara tek bir inanç tohumu verildiğinde, inanç ağıyla ilişkili konularda uyum ciddi ölçüde arttı.
  • İnanç ağı dışında kalan konularda uyum artışı gözlenmedi.
  • Uyum derecesi, inanç ağındaki faktör yüklerinin gücüyle doğru orantılıydı.

Bulgular

  • Demografi yetersiz: Sadece demografik role-playing ile insan görüşleriyle anlamlı uyum sağlanamadı.

  • İnanç tohumu etkisi: Bir inanç bilgisiyle beslenen LLM ajanları, ilişkili konularda insan yanıtlarıyla daha iyi hizalandı.

  • Sınırlı uyum: Ölüm cezası gibi bazı konularda doğru görüş verilse bile sıfır uyum gözlendi.

  • Yapısal ilişki: Uyum, inanç ağındaki bağlantı gücüne bağlı olarak değişti.

  • Etik riskler: Yanlış bilgi veya zararlı inançların da simüle edilebilmesi, manipülasyon riski yaratıyor.

  • LLM Modelleri: 5

  • Sentetik Veri: 3

  • Yöntem: 4

  • Hız: 1

  • Etik: 4

  • Doğruluk Oranı: 4

  • Demografi: 3

Bu makale ile ilgili daha detaylı bilgiye ulaşmak isterseniz buraya tıklayarak ilgili makalenin ekine ulaşabilirsiniz.

5 dakikalık okuma

Diğer ilgili yazılarımız

Analyzing Brand Perception in LLMs

LLM’lerin markalara yönelik yanlılık (bias) ve tutarlılık düzeylerinin değerlendirilmesi.

Devamını oku

Beyond Demographics: Aligning Role-playing LLM-based Agents Using Human Belief Networks

LLM ajanlarının insan davranışlarıyla uyumu; demografik bilgiler ve inanç ağları kullanımı ile görüş taklit doğruluğu.

Devamını oku

Can LLMs Capture Human Preferences?

LLM’lerin insan tercihlerini taklit etme yeteneği ve dil ile chain-of-thought yöntemlerinin etkisi.

Devamını oku

Comparing Traditional and LLM-based Search for Consumer Choice: A Randomized Experiment

LLM tabanlı arama sistemlerinin geleneksel aramaya kıyasla verimlilik, doğruluk, kullanıcı algısı ve hata yönetimi üzerindeki etkilerinin incelenmesi ve güven vurgularının rolü.

Devamını oku

Do LLM Agents Exhibit Social Behavior?

LLM’lerin sosyal etkileşimlerdeki davranışları, grup kimliği ve karşılıklılık mekanizmaları ile Chain-of-Thought (CoT) süreçlerinin bu davranışları öngörmedeki rolü.

Devamını oku

Enhancing LLM Decision-Making with Factor Profiles and Analogical Reasoning (DEFINE)

LLM’lerin belirsizlik içeren finansal senaryolarda rasyonel karar verme yetenekleri; faktör profilleri ve tarihsel analoji kullanımı ile karar doğruluğu ve şeffaflığın artırılması.

Devamını oku

Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus?

LLM’lerin davranışsal ekonomi deneylerindeki insan ajanlarını taklit etme kapasitesi; model çeşitliliği, endowment etkisi ve deneylerin yeniden üretilebilirliği.

Devamını oku