Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance

📄 arXiv: 2402.14531v2 📥 PDF

作者: Ziqi Yin, Hao Wang, Kaito Horio, Daisuke Kawahara, Satoshi Sekine

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-10-14)

备注: SICon 2024

💡 一句话要点

研究提示礼貌性对大型语言模型表现的影响

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

关键词: 大型语言模型 礼貌性 跨文化研究 自然语言处理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有研究未充分考虑提示的礼貌性对LLMs性能的影响，导致模型在不同文化背景下的表现不佳。
  2. 本研究通过跨语言分析，探讨了不同礼貌程度的提示如何影响LLMs的响应质量，提出了礼貌性在自然语言处理中的重要性。
  3. 实验结果表明，粗鲁提示导致性能下降，而最佳礼貌水平因语言而异，强调了文化因素在LLMs使用中的重要性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了提示中礼貌程度对大型语言模型（LLMs）性能的影响。人类交流中的礼貌语言通常能获得更高的遵从性和有效性，而粗鲁的语言则可能导致反感，影响响应质量。我们认为LLMs反映了人类沟通特征，表明它们与人类文化规范相一致。我们评估了在英语、中文和日语任务中提示的礼貌性对LLMs的影响。研究发现，粗鲁的提示通常导致性能下降，但过于礼貌的语言并不一定能保证更好的结果。最佳的礼貌水平因语言而异。这一现象表明LLMs不仅反映人类行为，还受到语言和文化背景的影响。我们的发现强调了在跨文化自然语言处理和LLM使用中考虑礼貌性的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决提示中礼貌性对大型语言模型（LLMs）性能影响的具体问题。现有方法未能充分考虑文化差异和礼貌性对模型响应的影响，导致模型在多语言环境中的表现不一致。

核心思路：本研究提出通过跨语言比较分析不同礼貌程度的提示对LLMs性能的影响，认为LLMs应当反映人类的沟通特征和文化规范，因此礼貌性在提示中至关重要。

技术框架：研究设计包括对英语、中文和日语的任务进行实验，分析不同礼貌程度的提示对模型输出的影响。主要模块包括数据收集、模型训练和性能评估。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地分析了提示的礼貌性对LLMs性能的影响，揭示了模型在不同文化背景下的表现差异，强调了礼貌性在跨文化自然语言处理中的重要性。

关键设计：研究中设置了不同的礼貌性级别，并通过对比实验评估其对模型输出的影响，使用了标准化的评估指标来量化模型性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用粗鲁提示的情况下，LLMs的性能显著下降，尤其在中文和日语任务中表现尤为明显。相比之下，适度的礼貌提示能够提升模型的响应质量，但过于礼貌的提示并未显著提高性能。这一发现强调了礼貌性在不同语言任务中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括跨文化自然语言处理、智能客服系统和人机交互设计等。通过优化提示的礼貌性，可以提高LLMs在多语言环境中的响应质量和用户满意度，推动更为人性化的AI应用发展。

📄 摘要（原文）

We investigate the impact of politeness levels in prompts on the performance of large language models (LLMs). Polite language in human communications often garners more compliance and effectiveness, while rudeness can cause aversion, impacting response quality. We consider that LLMs mirror human communication traits, suggesting they align with human cultural norms. We assess the impact of politeness in prompts on LLMs across English, Chinese, and Japanese tasks. We observed that impolite prompts often result in poor performance, but overly polite language does not guarantee better outcomes. The best politeness level is different according to the language. This phenomenon suggests that LLMs not only reflect human behavior but are also influenced by language, particularly in different cultural contexts. Our findings highlight the need to factor in politeness for cross-cultural natural language processing and LLM usage.