Large Language Models as Subpopulation Representative Models: A Review

Araştırma Soruları

• LLM’ler alt-popülasyon temsil modelleri (SRMs) olarak kullanılabilir mi?
• LLM’lerin davranış yönlendirme teknikleri ve mevcut SRM uygulamaları neler?
• SRM yaşam döngüsü (tasarım, geliştirme, operasyon) nasıl yapılandırılmalı?
• Bu yaklaşımın faydaları ve riskleri nelerdir?

Sonuçlar

• LLM’ler toplum görüşlerini toplamada ve alt-popülasyonları temsil etmede güçlü bir araç olabilir.
• Anket yanıt oranlarının düşük olduğu durumlarda SRM’ler veri eksikliğini aşmak için fırsat sunuyor.
• SRM uygulamaları siyaset, sosyoloji ve ticaret gibi birçok alanda deneniyor.
• Ancak yanlış bilgi, önyargı, mahremiyet ihlalleri ve kötüye kullanım gibi ciddi riskler mevcut.
• Görev karmaşıklığı düşük sınıflama görevlerinden çok turlu açık uçlu diyaloglara kadar geniş bir spektrumda değişiyor.

Bulgular

• Avantajlar: LLM’ler düşük maliyetli, açık uçlu analiz imkânı sağlıyor; insan benzeri temsilciler oluşturabiliyor.

• Tarihsel paralellik: 1960’lardaki “People Machine” girişimlerine benzer şekilde, kamuoyu ölçümünde yeni bir yöntem olarak değerlendiriliyor.

• Uygulama alanları: Seçim tahmini, tüketici görüşü toplama, marka algısı takibi gibi görevlerde SRM kullanımı artıyor.

• Riskler: Yanlış bilgi üretimi, marjinal gruplar için düşük performans, sosyal manipülasyon ihtimali.

• Değerlendirme çerçevesi: Beş kriter öneriliyor – doğruluk (fidelity), gereklilik, sağlamlık, duyarlılık ve adalet.

• LLM Modelleri: 5

• Sentetik Veri: 4

• Yöntem: 5

• Hız: 3

• Etik: 5

• Doğruluk Oranı: 4

• Demografi: 5

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