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International Personality Item Pool
International Personality Item Pool
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个性化条件LLM改进电子商务搜索查询生成 · arXiv论文
一篇新的arXiv论文探讨了个性化条件合成查询生成在电子商务搜索中的有效性，特别是在冷启动场景下。研究人员使用六个LLM和九个个性化条件提示家族，在英国汽车模式上生成了超过118,000个合成查询对。研究发现，使用IPIP人格束可以提高解析器F1分数，而语法条件是使生成的查询与真实用户流量保持一致并增加词汇多样性的关键。该论文还引入了对齐sKL作为解析器F1的代理，并确定约束缺失是产生幻觉查询的主要原因，而带有语法的家族显示出更高的幻觉率。
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新研究评估大型语言模型模仿人类个性的能力
两篇新研究论文探讨了评估大型语言模型（LLMs）在多大程度上能够模拟人类个性的挑战。第一篇论文介绍了PRISM，一个以系统功能语言学为基础的框架，该框架将个性保真度分解为任务构建、人际立场和语言风格，以实现更准确和可解释的评估。第二篇论文以大量人类个性调查数据集为基准，对各种LLMs进行了基准测试，发现虽然一些本地模型未能与人类的反应保持一致，但前沿模型可以成功地模仿个性特征，这表明它们在视频游戏中创造更逼真非玩家角色的潜力。