How Far Can We Extract Diverse Perspectives from Large Language Models?

📄 arXiv: 2311.09799v3 📥 PDF

作者: Shirley Anugrah Hayati, Minhwa Lee, Dheeraj Rajagopal, Dongyeop Kang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-10-13)

备注: Accepted at EMNLP 2024 Main Conference

💡 一句话要点

提出基于标准的提示技术以从大型语言模型中提取多样化观点

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 多样化观点 提示技术 主观话题 社会规范 实验研究

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在收集多样化人类意见时面临高成本和效率低下的挑战。
  2. 方法要点：提出基于标准的提示技术，通过逐步回忆提示来引导LLMs生成多样化观点。
  3. 实验或效果：研究表明，LLMs在提取多样性方面的表现与人类相当，且能根据任务的主观性生成多样化意见。

📝 摘要（中文）

收集多样化的人类意见既昂贵又具有挑战性，导致近期利用大型语言模型（LLMs）生成多样化数据的趋势。然而，LLMs在主观话题上生成多样化观点的能力尚不明确。本研究探讨了LLMs生成多样化观点和理由的能力，特别是在社会规范和论证文本等主观话题上。我们引入了从LLMs中提取最大多样性的难题，并提出了一种基于标准的提示技术来引导多样化意见。通过逐步回忆提示的方法，我们发现LLMs能够根据任务的主观性程度生成多样化的意见，其性能与人类相当。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决从大型语言模型中提取多样化观点的能力不足的问题。现有方法在生成多样化意见时，往往无法充分利用LLMs的潜力，导致生成的观点缺乏多样性。

核心思路：论文提出了一种基于标准的提示技术，旨在通过引导LLMs生成多样化的意见。该方法借鉴了人类形成意见的过程，强调了价值观在观点形成中的重要性。

技术框架：整体架构包括基于标准的提示设计和逐步回忆提示的生成过程。首先，通过设定标准来引导模型生成特定类型的观点；然后，采用迭代生成的方式，逐步扩展输出的多样性。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了基于标准的提示技术和逐步回忆提示的策略，这与传统的单次生成方法有本质区别，能够更有效地提取多样化观点。

关键设计：在参数设置上，论文设计了多种标准以引导模型生成不同类型的观点，并通过迭代过程优化输出的多样性。损失函数和网络结构的具体细节未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，采用逐步回忆提示的方法，LLMs能够生成的多样化观点与人类相当，且在主观任务中表现出显著的多样性提升。这一方法在多个任务中均显示出良好的效果，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学研究、市场调研和公共政策制定等。通过利用LLMs生成多样化的观点，研究人员和决策者可以更高效地收集和分析公众意见，从而更好地理解社会动态和公众需求，提升决策的科学性和有效性。

📄 摘要（原文）

Collecting diverse human opinions is costly and challenging. This leads to a recent trend in exploiting large language models (LLMs) for generating diverse data for potential scalable and efficient solutions. However, the extent to which LLMs can generate diverse perspectives on subjective topics is still unclear. In this study, we explore LLMs' capacity of generating diverse perspectives and rationales on subjective topics such as social norms and argumentative texts. We introduce the problem of extracting maximum diversity from LLMs. Motivated by how humans form opinions based on values, we propose a criteria-based prompting technique to ground diverse opinions. To see how far we can extract diverse perspectives from LLMs, or called diversity coverage, we employ a step-by-step recall prompting to generate more outputs from the model iteratively. Our methods, applied to various tasks, show that LLMs can indeed produce diverse opinions according to the degree of task subjectivity. We also find that LLM's performance of extracting maximum diversity is on par with human.