Umfassende Bewertung der Fähigkeiten von Großsprachmodellen zum Verständnis sozialer Normen

Core Concepts

Großsprachmodelle wie GPT-3.5-Turbo und LLaMA2-Chat haben ihre Fähigkeiten zum Verständnis sozialer Normen deutlich verbessert, erreichen aber immer noch nicht das Niveau von Grundschülern. Ein vorgeschlagener Multi-Agenten-Ansatz kann die Leistung weiter steigern und die Modelle auf Augenhöhe mit menschlicher Leistung bringen.

Abstract

Die Studie präsentiert einen neuen Benchmark namens "Social", der das größte Set an Fähigkeiten zum Verständnis sozialer Normen umfasst. Der Benchmark besteht aus 12.383 Fragen in den Bereichen Sozialwissenschaften und Sprachkunst, die ein grundlegendes Verständnis sozialer Normen erfordern.
Die Ergebnisse zeigen, dass jüngste Fortschritte bei Großsprachmodellen wie GPT-3.5-Turbo und LLaMA2-Chat deren Fähigkeiten zum Verständnis sozialer Normen deutlich verbessert haben. Insbesondere Techniken wie Reinforcement Learning mit menschlicher Rückmeldung (RLHF) tragen dazu bei. Dennoch liegen die Modelle immer noch leicht unter der durchschnittlichen Leistung von Grundschülern.
Um die Leistung weiter zu steigern, wird ein Multi-Agenten-Ansatz namens "SocialAgent" vorgestellt. SocialAgent integriert Wissen über soziale Normen in die Großsprachmodelle, indem es drei Agenten - einen Retrieval-Agenten, einen Programmier-Agenten und einen Reasoning-Agenten - nutzt. Mit diesem Ansatz erreichen sowohl LLaMA2-70B-Chat als auch GPT-3.5-Turbo Leistungen auf Augenhöhe mit Grundschülern.
Die Studie zeigt, dass Großsprachmodelle zwar Fortschritte beim Verständnis sozialer Normen gemacht haben, aber es noch erheblichen Spielraum für Verbesserungen gibt. Der vorgestellte SocialAgent-Ansatz bietet einen vielversprechenden Weg, um die Fähigkeiten der Modelle in diesem Bereich weiter auszubauen.

Stats

"Zufallsgenauigkeit beträgt 38,4%."
"GPT-3.5-Turbo erreicht eine Genauigkeit von 89,4%."
"SocialAgentGPT3.5−Turbo erreicht eine Genauigkeit von 91,0%."

Quotes

"Jüngste Fortschritte bei Großsprachmodellen wie GPT-3.5-Turbo und LLaMA2-Chat haben deren Fähigkeiten zum Verständnis sozialer Normen deutlich verbessert."
"Mit dem SocialAgent-Ansatz erreichen sowohl LLaMA2-70B-Chat als auch GPT-3.5-Turbo Leistungen auf Augenhöhe mit Grundschülern."

Key Insights Distilled From

Measuring Social Norms of Large Language Models

by Ye Yuan,Kexi... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02491.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Großsprachmodelle dazu gebracht werden, ihr Verständnis sozialer Normen über das Niveau von Grundschülern hinaus zu verbessern?

Um das Verständnis sozialer Normen von Großsprachmodellen zu verbessern, insbesondere über das Niveau von Grundschülern hinaus, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Integration von externem Wissen: Durch die Einbindung von externem Wissen, beispielsweise durch Retrieval-Agenten, können Großsprachmodelle auf zusätzliche Informationen zugreifen, um ihre Antworten zu verbessern.

Symbolisches Wissen einbeziehen: Die Nutzung von symbolischem Wissen, wie z.B. mathematischen Berechnungen, kann den Modellen helfen, komplexe soziale Normen besser zu verstehen und korrekt darauf zu reagieren.

Ketten des Denkens: Die Anwendung von Schritten des Denkens, um rationale Entscheidungen zu treffen, kann die Fähigkeit der Modelle verbessern, komplexe soziale Normen zu erfassen und angemessen darauf zu reagieren.

Multi-Agenten-Ansatz: Die Implementierung eines Multi-Agenten-Frameworks, das verschiedene Agenten mit spezifischem Wissen kombiniert, kann die Fähigkeit der Großsprachmodelle verbessern, soziale Normen auf einem höheren Niveau zu verstehen.

Durch die Kombination dieser Ansätze können Großsprachmodelle ihr Verständnis sozialer Normen kontinuierlich verbessern und auf komplexe soziale Situationen reagieren, die über das Niveau von Grundschülern hinausgehen.

Welche Auswirkungen könnte ein verbessertes Verständnis sozialer Normen durch Großsprachmodelle auf deren Einsatz in der Praxis haben?

Ein verbessertes Verständnis sozialer Normen durch Großsprachmodelle kann erhebliche Auswirkungen auf ihren Einsatz in der Praxis haben:

Verbesserte Kommunikation: Modelle mit einem tieferen Verständnis sozialer Normen können präzisere und angemessenere Antworten liefern, was zu einer verbesserten Kommunikation mit Benutzern führt.

Ethik und Verantwortung: Durch ein verbessertes Verständnis sozialer Normen können Großsprachmodelle ethische Überlegungen besser berücksichtigen und verantwortungsbewusstere Entscheidungen treffen.

Anpassung an verschiedene Kontexte: Modelle, die soziale Normen besser verstehen, können sich besser an verschiedene soziale Kontexte anpassen und angemessene Reaktionen in unterschiedlichen Situationen bieten.

Vermeidung von Fehlinterpretationen: Ein verbessertes Verständnis sozialer Normen kann dazu beitragen, Missverständnisse und Fehlinterpretationen in der Kommunikation zu reduzieren, was zu einer effektiveren Nutzung der Großsprachmodelle führt.

Insgesamt könnte ein verbessertes Verständnis sozialer Normen die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Großsprachmodellen in verschiedenen Anwendungsgebieten deutlich steigern.

Inwiefern könnte das Verständnis sozialer Normen durch Großsprachmodelle mit deren Fähigkeiten zum ethischen Handeln in Verbindung stehen?

Das Verständnis sozialer Normen durch Großsprachmodelle ist eng mit ihren Fähigkeiten zum ethischen Handeln verbunden, da soziale Normen oft die Grundlage für ethisches Verhalten bilden. Hier sind einige Aspekte, wie das Verständnis sozialer Normen die ethischen Fähigkeiten von Großsprachmodellen beeinflussen kann:

Korrekte Interpretation von Anfragen: Ein tiefes Verständnis sozialer Normen ermöglicht es den Modellen, Anfragen und Anweisungen angemessen zu interpretieren und ethisch korrekt zu handeln.

Berücksichtigung von gesellschaftlichen Werten: Durch das Verständnis sozialer Normen können Großsprachmodelle die gesellschaftlichen Werte und Normen besser berücksichtigen und ethisch verantwortungsbewusste Entscheidungen treffen.

Vermeidung von Fehlverhalten: Ein fundiertes Verständnis sozialer Normen kann dazu beitragen, Fehlverhalten und unethisches Handeln der Modelle zu vermeiden, indem sie sich an akzeptierte Verhaltensstandards halten.

Ethik in der Kommunikation: Modelle, die soziale Normen verstehen, können ethische Grundsätze in ihrer Kommunikation einhalten und ethisch sensible Themen angemessen behandeln.

Insgesamt kann das Verständnis sozialer Normen die ethischen Fähigkeiten von Großsprachmodellen stärken und dazu beitragen, dass sie ethisch verantwortungsbewusst handeln und mit Benutzern auf ethisch korrekte Weise interagieren.