이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 네트워크 형성 행동을 분석하여 LLM의 사회적 상호작용 및 네트워크 동학을 이해하고자 하였다.
주요 결과는 다음과 같다:
선호도 부착, 삼각 폐쇄, 동질성 등 주요 사회 네트워크 원리가 LLM에서 관찰됨. 이는 LLM이 인간 사회 동학과 유사한 네트워크 형성 행동을 보인다는 것을 시사한다.
실제 세계 네트워크에서 LLM의 선택은 동질성에 가장 큰 영향을 받으며, 삼각 폐쇄, 선호도 부착 순으로 영향을 받는 것으로 나타났다.
LLM의 선택은 네트워크의 커뮤니티 구조를 강화하는 경향이 있다. 또한 작은 세상 현상도 약간 강화되는 것으로 관찰되었다.
이 연구 결과는 LLM의 사회적 행동을 이해하고 사회적으로 인지된 LLM을 개발하는 데 기여할 수 있다. 또한 네트워크 과학 연구와 합성 데이터 생성에도 활용될 수 있다.
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