Measuring and Benchmarking Large Language Models' Capabilities to Generate Persuasive Language
作者: Amalie Brogaard Pauli, Isabelle Augenstein, Ira Assent
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-06-25 (更新: 2025-02-20)
备注: NAACL 2025
💡 一句话要点
构建Persuasive-Pairs数据集，评估并基准测试大型语言模型生成说服性语言的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 说服性语言生成 数据集构建 基准测试 文本评估
📋 核心要点
- 现有研究在评估LLM说服能力时，往往局限于特定领域或说服类型，缺乏通用性和跨领域评估。
- 论文构建Persuasive-Pairs数据集，通过多重标注，训练回归模型，对LLM生成的文本说服力进行评分和基准测试。
- 实验表明，即使仅要求释义，LLaMA3的不同角色设定也会显著影响其生成的文本的说服力。
📝 摘要（中文）
本文研究了大型语言模型（LLM）生成说服性文本的能力。与以往专注于特定领域或说服类型的工作不同，本文进行了一项跨领域的通用研究，以衡量和基准测试LLM生成说服性语言的程度——无论是在明确指示重写文本以更具或更少说服力时，还是仅指示释义时。为此，作者构建了一个新的数据集Persuasive-Pairs，其中包含短文本及其由LLM重写的版本，以放大或减弱说服性语言。该数据集对说服性语言进行相对尺度的多重标注，本身就是一个有价值的资源，可用于训练回归模型来评分和基准测试说服性语言，包括跨领域的新LLM。分析表明，即使仅指示释义，LLaMA3系统提示中的不同“角色”也会显著改变说服性语言。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在评估大型语言模型生成说服性语言的能力时，通常侧重于特定领域或特定的说服技巧。缺乏一个通用的、跨领域的评估框架，难以全面了解LLM在不同场景下的说服能力表现。此外，缺乏高质量的标注数据来训练和评估模型，也限制了相关研究的进展。
核心思路：本文的核心思路是构建一个包含文本对的数据集，其中每个文本对包含原始文本和经过LLM修改后的版本，修改的目标是增强或减弱文本的说服力。通过对这些文本对进行多重标注，可以获得一个相对的说服力评分，从而可以训练回归模型来预测文本的说服力。通过分析不同LLM在生成说服性文本时的表现，可以深入了解其内在机制和潜在风险。
技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1) 数据集构建：使用LLM生成原始文本的修改版本，以增强或减弱说服力。2) 数据标注：对文本对进行多重标注，获得相对的说服力评分。3) 模型训练：使用标注数据训练回归模型，用于预测文本的说服力。4) 基准测试：使用训练好的模型对不同的LLM进行基准测试，评估其生成说服性文本的能力。5) 分析：分析不同LLM在不同场景下的表现，并探讨其内在机制。
关键创新：该研究的关键创新在于构建了一个新的数据集Persuasive-Pairs，该数据集包含大量的文本对，并进行了多重标注，为训练和评估LLM的说服能力提供了高质量的数据资源。此外，该研究还提出了一种通用的评估框架，可以用于评估不同LLM在不同场景下的说服能力。
关键设计：Persuasive-Pairs数据集的关键设计在于文本对的生成方式，通过明确指示LLM增强或减弱文本的说服力，可以获得具有不同说服力程度的文本。多重标注的设计可以减少标注偏差，提高标注质量。回归模型的选择和训练方式也需要仔细考虑，以确保模型能够准确预测文本的说服力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLaMA3在生成说服性文本方面表现出显著的能力，并且其系统提示中的不同“角色”设定会对生成文本的说服力产生显著影响。即使仅要求释义，不同的角色设定也会导致生成文本的说服力发生明显变化。该发现强调了在LLM应用中，对系统提示进行仔细设计和评估的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和提升LLM在内容生成、营销文案、舆情引导等领域的应用效果。同时，该研究也有助于识别和防范LLM被用于生成虚假信息、操纵舆论等恶意行为，促进人工智能技术的安全和负责任发展。
📄 摘要（原文）
We are exposed to much information trying to influence us, such as teaser messages, debates, politically framed news, and propaganda - all of which use persuasive language. With the recent interest in Large Language Models (LLMs), we study the ability of LLMs to produce persuasive text. As opposed to prior work which focuses on particular domains or types of persuasion, we conduct a general study across various domains to measure and benchmark to what degree LLMs produce persuasive language - both when explicitly instructed to rewrite text to be more or less persuasive and when only instructed to paraphrase. We construct the new dataset Persuasive-Pairs of pairs of a short text and its rewrite by an LLM to amplify or diminish persuasive language. We multi-annotate the pairs on a relative scale for persuasive language: a valuable resource in itself, and for training a regression model to score and benchmark persuasive language, including for new LLMs across domains. In our analysis, we find that different 'personas' in LLaMA3's system prompt change persuasive language substantially, even when only instructed to paraphrase.