Open Models, Closed Minds? On Agents Capabilities in Mimicking Human Personalities

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已于 2024-03-08 11:16:17 修改

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分类专栏： LLM Agent 文章标签：自然语言处理人工智能

于 2024-03-05 17:19:43 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136480093

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本文研究了开放大型语言模型（LLM）在模仿人类性格方面的表现，通过MBTI测试评估10个LLM代理，发现它们展示了不同的人类个性，但多数保持自身内在特征。结合角色提示可以增强模仿能力，尤其是教师角色相关的个性。这项工作为理解NLP与人类心理的互动提供了新的见解。

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本文是LLM系列文章，针对《Open Models, Closed Minds? On Agents Capabilities in Mimicking Human Personalities through Open Large Language Models》的翻译。

摘要

在大型语言模型（LLM）中揭示类人行为的出现，使NLP与人类心理学之间的联系更加紧密，从而导致计算代理的激增。学者们一直在研究LLM代理人所表现出的内在个性，并试图将人类的特征和行为融入其中。然而，这些努力主要集中在商业许可的LLM上，忽视了开放LLM的广泛使用和显著进步。这项工作旨在通过使用开放LLM对代理人模仿人类性格的能力进行全面检查来解决这一差距。为了实现这一点，我们基于最具代表性的开放模型生成了一组10个LLM代理，并对它们进行了一系列关于Myers Briggs类型指标（MBTI）测试的评估。我们的方法包括评估Open LLM代理的内在性格特征，并确定这些代理在受特定性格和角色制约时模仿人类性格的程度。我们的研究结果揭示：（i）每个Open LLM代理都展示了不同的人类个性；（ii）人格条件提示对主体产生不同的影响，只有少数主体成功地反映了强加的人格，而大多数主体是“封闭管理的”（即，他们保留了自己的内在特征）；（iii&#

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