Główne pojęcia
LLMはEU政治における政治的バイアスを探索し、研究を支援するためのデータ駆動型会話エンジンとして使用される可能性がある。
Streszczenie
この記事では、大規模言語モデル(LLMs)を使用してEUの政治的スペクトラムを調査し、特定のユーロパーティーからのスピーチに基づいてモデルを再調整する方法が提案されています。以下は記事の概要です:
1. 導入
- LLMsは自然言語理解能力に優れている。
- 過去の研究は主に米国の2党制に焦点を当てていた。
2. データ
- EUDEBATESデータセット:2009年から2023年までの約87,000件の個々のスピーチ。
- EUANDIプロジェクトから取得した22個の質問文。
3. コンテキスト化監査
- ドイツ、フランス、ギリシャなど各国・各党に対する監査結果。
- 質問文や党派別発言内容に基づく結果。
4. モデル適応
- EPP、S&D、GUE/NGL、Greens/EFA、IDなど各ユーロパーティーから適応されたモデル。
- EUANDI質問票に基づく結果。
5. 結論と限界
- LLMsは政治的知識と推論能力があり、特定の党派向けに再調整可能。
- 研究は13億パラメータ規模で行われたが、より大きなモデルでさらなる研究が必要。
Statystyki
"EUANDIプロジェクトでは22個質問文が提供されており..."
"EUDEBATESデータセットは2009年から2023年まで..."
"EPPグループでは47.6%〜59.1%..."
Cytaty
"我々はこの研究を将来の政治科学研究支援の出発点として活用する予定です。"