LLM을 사용한 감정 확률 벡터 추정: 결론

링크 표

• 초록 및 소개
• 감정을 유도하는 꼬리 프롬프트로 LLM 심문
• Amazon 리뷰의 Emotion에 대한 PCA 분석
• 미래의 일
• 결론
• 감사의 말과 참고자료

5. 결론

LLM은 본질적으로 테스트 프롬프트에 대한 응답으로 텍스트 문자열을 제공하도록 설계되었습니다. 이것이 반환되는 정보에 항상 가장 유용한 형식은 아닙니다. 내부적으로 LLM 내에는 토큰에 대한 확률 분포가 있습니다. 이 논문은 감정 용어 사전을 통해 감정 설명 확률 벡터를 도출하여 감정 기반 합성 의식의 일부를 구축하는 방법에 대한 예를 제시합니다. 세밀한 검토 분석, 마케팅 메시지에 대한 반응 예측, 범죄 감지 등을 포함하여 이 감정 확률 벡터를 사용하여 수행할 수 있는 작업은 다양합니다. 감정 확률 벡터가 합성 의식으로 가는 첫 단계일 수도 있습니다. 그리고 로봇이 자신이 말하는 내용이 수신자에게 어떤 느낌을 줄 것인지 예측할 수 있게 함으로써 로봇이 더욱 공감하게 만드는 수단을 제공할 수 있습니다.

LLM에서 합리적인 응답을 원할 경우 반사회적 미디어에 만연한 미친 소리에 대해 LLM을 교육하지 않는 것이 좋은 정책일 수 있으며 마찬가지로 젊은 마음을 유사하게 교육하지 않는 것이 좋은 생각일 수 있습니다.