GreedLlama: Performance of Financial Value-Aligned Large Language Models in Moral Reasoning

本文是LLM系列文章，针对《GreedLlama: Performance of Financial Value-Aligned Large Language Models in Moral Reasoning》的翻译。

摘要

本文通过“GreedLama”的案例研究，研究了将大型语言模型（LLM）与财务优化相结合的伦理意义，该模型经过微调，以优先考虑经济效益结果。通过将GreedLama在道德推理任务中的表现与基础Llama2模型进行比较，我们的结果突显了一个令人担忧的趋势：GreedLama表现出对利润的明显偏好，而不是道德考虑，在低和高道德模糊的情况下，以比基础模型低得多的速度做出道德上适当的决策。在低模糊性的情况下，GreedLama的道德决策率降至54.4%，而基础模型的这一比例为86.9%，而在高模糊性的环境中，这一比例降至47.4%，而基本模型的这项比例为65.1%。这些发现强调了LLM中一