LLM を用いた感情確率ベクトルの推定: 結論

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• 概要と序論
• 感情を引き出すテールプロンプトで LLM を尋問する
• Amazonレビューの感情のPCA分析
• 今後の仕事
• 結論
• 謝辞と参考文献

5。結論

LLM は、その性質上、テストプロンプトへの応答としてテキスト文字列を提供するように設計されています。これは、返される情報として常に最も便利な形式であるとは限りません。LLM の内部には、トークンに対する確率分布が存在します。この論文では、感情用語の辞書から感情記述子の確率のベクトルを導出することにより、感情ベースの合成意識の一部を構築する方法の例を示します。この感情確率ベクトルを使用して、きめ細かいレビュー分析、マーケティングメッセージへの反応の予測、違反の検出など、さまざまなことを行うことができます。感情確率ベクトルは、合成意識への道の一歩である可能性があり、ロボットが何かを言うと受信者がどのように感じるかを予測できるようにすることで、ロボットをより共感的にする手段を提供する可能性があります。

LLM から合理的な対応が求められる場合、反社会的メディアに蔓延する狂った叫び声について LLM を訓練しないのが良い方針かもしれません。同様に、若い人たちを同じように訓練しないのも良い考えかもしれません。