Can Language Models Recognize Convincing Arguments?

📄 arXiv: 2404.00750v2 📥 PDF

作者: Paula Rescala, Manoel Horta Ribeiro, Tiancheng Hu, Robert West

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-03-31 (更新: 2024-10-03)

备注: Accepted to EMNLP Findings, please cite accordingly

💡 一句话要点

提出语言模型识别有说服力论点的方法

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

关键词: 语言模型 说服能力 论点识别 数据集扩展 模型组合 社交媒体 在线辩论

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在评估语言模型的说服能力时缺乏系统性，难以量化其对论点的识别能力。
  2. 方法要点：通过扩展现有数据集并设计特定任务，评估LLMs在识别强弱论点及预测个体立场方面的能力。
  3. 实验或效果：研究表明，LLMs在相关任务中的表现与人类相当，且结合多模型预测可显著提升性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的能力引发了人们对其创造和传播有说服力叙述的潜在能力的担忧。本文研究了LLMs在识别有说服力论点方面的表现，以深入了解其说服能力，而无需直接与人类进行实验。我们扩展了Durmus和Cardie（2018）提出的数据集，增加了辩论、投票和用户特征，并提出了三个任务来衡量LLMs的能力：区分强弱论点、基于信念和人口特征预测立场，以及根据个体特征判断论点的吸引力。结果表明，LLMs在这些任务中的表现与人类相当，且不同LLMs的预测结合可以显著提升性能，超越人类表现。本文发布的数据和代码为持续评估和监测LLMs的能力及潜在影响做出了重要贡献。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在识别有说服力论点方面的能力评估问题。现有方法往往缺乏系统性，难以有效量化模型的说服能力和论点识别能力。

核心思路：通过扩展现有数据集，增加辩论、投票和用户特征，设计三个具体任务来评估LLMs的表现，旨在全面了解其在说服性论点识别中的能力。

技术框架：整体架构包括数据集扩展、任务设计和模型评估三个主要模块。首先，扩展数据集以包含多样化的辩论和用户特征；其次，设计任务以测量模型在论点识别和立场预测方面的能力；最后，通过实验评估模型的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于通过结合不同LLMs的预测来显著提升性能，这一方法超越了单一模型的表现，展示了模型组合的潜力。

关键设计：在任务设计中，采用了特定的损失函数来优化模型在论点识别和立场预测上的表现，同时调整了模型的参数设置，以适应多样化的用户特征和论点类型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在识别强弱论点和预测个体立场的任务中表现与人类相当，且通过结合不同模型的预测，性能提升显著，超越了人类的表现。这一发现为LLMs的应用提供了新的视角，展示了其在说服性论点识别中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、在线辩论平台的自动化评估以及教育领域的论证能力训练。通过提高语言模型在识别有说服力论点方面的能力，可以帮助用户更好地理解和评估信息的有效性，进而促进更健康的公共讨论和决策过程。

📄 摘要（原文）

The capabilities of large language models (LLMs) have raised concerns about their potential to create and propagate convincing narratives. Here, we study their performance in detecting convincing arguments to gain insights into LLMs' persuasive capabilities without directly engaging in experimentation with humans. We extend a dataset by Durmus and Cardie (2018) with debates, votes, and user traits and propose tasks measuring LLMs' ability to (1) distinguish between strong and weak arguments, (2) predict stances based on beliefs and demographic characteristics, and (3) determine the appeal of an argument to an individual based on their traits. We show that LLMs perform on par with humans in these tasks and that combining predictions from different LLMs yields significant performance gains, surpassing human performance. The data and code released with this paper contribute to the crucial effort of continuously evaluating and monitoring LLMs' capabilities and potential impact. (https://go.epfl.ch/persuasion-llm)