Evaluation of Multilingual LLMs Personalized Text Generation Capabilities Targeting Groups and Social-Media Platforms

📄 arXiv: 2601.03752v1 📥 PDF

作者: Dominik Macko

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

评估多语言LLM针对群体和社交媒体平台的个性化文本生成能力

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

关键词: 多语言LLM 个性化文本生成 社交媒体平台 文本可检测性 虚假信息检测

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在多语言文本生成方面取得了显著进展，但同时也带来了被滥用于生成个性化虚假信息的风险。
  2. 该研究旨在评估多语言LLM在针对特定群体和社交媒体平台进行个性化文本生成时的表现，并分析其对文本可检测性的影响。
  3. 实验结果表明，不同语言在个性化质量上存在差异，且针对社交媒体平台的个性化对文本可检测性的影响更大，尤其是在英语中。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型生成多语言连贯文本的能力不断增强，但也引发了对其潜在滥用的担忧。先前的研究表明，它们可能被滥用于生成多语言的个性化虚假信息。此外，个性化会降低机器生成文本的可检测性，但这一现象仅在英语中进行了研究。本文研究了10种语言中的这一现象，不仅关注个性化能力的潜在滥用，还关注其潜在优势。总共涵盖了提示中各种个性化方面的1080种组合，这些文本由16种不同的语言模型生成（总共17280个文本）。结果表明，在针对人口群体和针对社交媒体平台的个性化生成文本的质量方面，不同语言之间存在差异。针对平台的个性化在更大程度上影响了生成文本的可检测性，尤其是在英语中，其个性化质量最高。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在评估多语言大型语言模型（LLM）在生成针对特定人口群体和社交媒体平台的个性化文本时的能力。现有研究表明，个性化文本更难被检测为机器生成，但主要集中在英语上。该论文扩展到10种语言，并考察了不同语言和平台下的个性化效果，以及潜在的滥用和益处。

核心思路：核心思路是通过构建包含不同个性化提示的文本生成任务，并使用多种语言模型生成文本，然后评估生成文本的质量和可检测性。通过比较不同语言、不同目标群体（人口统计学 vs. 社交媒体平台）下的结果，分析个性化对文本生成的影响。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建包含各种个性化信息的提示（prompt），这些提示针对不同的人口群体和社交媒体平台；2) 使用16种不同的语言模型，基于这些提示生成文本；3) 对生成的文本进行评估，包括个性化质量和可检测性。总共生成了17280个文本，涵盖了10种语言和1080种个性化组合。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 首次在多种语言（10种）上系统地评估了LLM的个性化文本生成能力；2) 区分了针对人口统计学群体和社交媒体平台的个性化，并分析了它们对文本可检测性的不同影响；3) 不仅关注了潜在的滥用风险，也探讨了个性化文本生成的潜在益处。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 精心设计的个性化提示，涵盖了不同的目标群体和平台；2) 选择了16种具有代表性的多语言LLM；3) 使用了合适的评估指标来衡量个性化质量和可检测性。具体的评估指标和模型参数设置在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，不同语言在个性化质量上存在差异，英语的个性化质量最高。针对社交媒体平台的个性化比针对人口统计学群体的个性化对文本可检测性的影响更大。具体性能数据和提升幅度在摘要中未提供，属于未知信息。该研究强调了在多语言环境下评估LLM个性化生成能力的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括：舆情分析、个性化内容推荐、多语言营销等。通过了解不同语言和平台下个性化文本生成的效果，可以更好地利用LLM进行内容创作和传播，同时也能提高对机器生成虚假信息的防范意识。未来的研究可以进一步探索如何提高个性化文本生成的质量和可控性，并开发更有效的检测方法。

📄 摘要（原文）

Capabilities of large language models to generate multilingual coherent text have continuously enhanced in recent years, which opens concerns about their potential misuse. Previous research has shown that they can be misused for generation of personalized disinformation in multiple languages. It has also been observed that personalization negatively affects detectability of machine-generated texts; however, this has been studied in the English language only. In this work, we examine this phenomenon across 10 languages, while we focus not only on potential misuse of personalization capabilities, but also on potential benefits they offer. Overall, we cover 1080 combinations of various personalization aspects in the prompts, for which the texts are generated by 16 distinct language models (17,280 texts in total). Our results indicate that there are differences in personalization quality of the generated texts when targeting demographic groups and when targeting social-media platforms across languages. Personalization towards platforms affects detectability of the generated texts in a higher scale, especially in English, where the personalization quality is the highest.