On the steerability of large language models toward data-driven personas
作者: Junyi Li, Ninareh Mehrabi, Charith Peris, Palash Goyal, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan, Richard Zemel, Rahul Gupta
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-08 (更新: 2024-04-02)
💡 一句话要点
提出数据驱动的人格定义以增强大语言模型的可控性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 数据驱动 人格定义 可控生成 协同过滤 社会观点 模型训练
📋 核心要点
- 现有的大语言模型在生成内容时常常存在偏见，无法充分反映不同群体的多样化观点。
- 本文提出了一种基于协同过滤的数据驱动人格定义，允许模型生成多种视角的观点，超越传统的人口统计特征。
- 实验结果表明，使用数据驱动的人格定义后，模型的可控性显著提高，提升幅度在57%-77%之间。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）在生成响应时常常表现出偏见，某些群体的观点被低估。本文提出了一种新方法，通过数据驱动的人格定义，实现对特定观点的可控生成。这种人格定义超越了传统的人口统计特征，基于协同过滤，允许对社会群体的更细致理解。我们还探讨了一种高效的方法来引导LLMs朝向我们定义的人格，实验结果显示，数据驱动的人格显著提升了模型的可控性，相较于最佳基线提高了57%-77%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型生成偏见响应的问题，现有方法主要依赖于人口统计特征，无法充分捕捉群体内部的多样性和复杂性。
核心思路：通过引入数据驱动的人格定义，基于协同过滤的方法，本文提供了一种新的视角来理解和生成不同的社会观点，从而增强模型的可控性。
技术框架：整体方法包括数据收集、人格定义、模型训练和生成控制四个主要模块。首先，通过协同过滤技术识别出具有相似观点的个体或群体，然后训练模型以生成符合这些人格特征的响应。
关键创新：最重要的创新在于引入了数据驱动的人格概念，使得模型能够在同一人口统计群体中识别出潜在的多样性，显著提高了生成内容的可控性。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来优化生成内容的多样性和一致性，同时在网络结构上进行了调整，以适应新的数据驱动人格定义。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用数据驱动的人格定义后，模型的可控性显著提升，相较于最佳基线提高了57%-77%。这一结果表明，新的方法在生成多样化和代表性观点方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、个性化推荐系统以及教育领域的智能辅导等。通过更好地理解和生成多样化的观点，能够提升用户体验和内容的相关性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are known to generate biased responses where the opinions of certain groups and populations are underrepresented. Here, we present a novel approach to achieve controllable generation of specific viewpoints using LLMs, that can be leveraged to produce multiple perspectives and to reflect the diverse opinions. Moving beyond the traditional reliance on demographics like age, gender, or party affiliation, we introduce a data-driven notion of persona grounded in collaborative filtering, which is defined as either a single individual or a cohort of individuals manifesting similar views across specific inquiries. As individuals in the same demographic group may have different personas, our data-driven persona definition allows for a more nuanced understanding of different (latent) social groups present in the population. In addition to this, we also explore an efficient method to steer LLMs toward the personas that we define. We show that our data-driven personas significantly enhance model steerability, with improvements of between $57\%-77\%$ over our best performing baselines.