Dongryeol Lee

LLM 使用数据驱动的个性化来模拟调查响应

研究人员开发了一种使用大型语言模型（LLM）模拟调查响应的方法，通过创建数据驱动的个性化。这些个性化是从匿名化的公共行为数据中提取出来的，并用于条件化模拟特定人口群体响应的代理。研究发现，与使用基本人口统计信息相比，从域外来源派生的个性化通常不会提高模拟一致性，这主要是由于人口不匹配。然而，当个性化准确地分配给目标人口群体时，模拟一致性会显著提高。研究还表明，随着更多调查问题历史记录的可用，从目标域调查数据派生的个性化泛化能力会更好，…