Measuring and Improving Persuasiveness of Large Language Models
作者: Somesh Singh, Yaman K Singla, Harini SI, Balaji Krishnamurthy
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-10-03 (更新: 2024-10-06)
💡 一句话要点
提出PersuasionBench和PersuasionArena，用于评估和提升大型语言模型的说服力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 说服力评估 基准测试 针对性训练 语言模式 社会影响 PersuasionBench PersuasionArena
📋 核心要点
- 现有方法缺乏有效评估和提升大型语言模型说服力的基准和平台，难以量化其潜在社会影响。
- 论文提出PersuasionBench和PersuasionArena，通过一系列任务自动衡量生成模型的说服能力，并研究语言模式的影响。
- 实验表明，模型大小与说服力正相关，但通过针对性训练，小模型也能超越大模型，挑战了规模依赖的假设。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）越来越多地应用于生成供人类消费的内容（例如，营销）以及直接与人类交互（例如，通过聊天机器人）的工作流程中。开发能够生成可验证的具有说服力的消息的此类系统，对社会既带来了机遇也带来了挑战。一方面，此类系统可以对广告和社会公益等领域产生积极影响，例如解决药物成瘾问题；另一方面，它们可能被滥用于传播虚假信息和塑造政治观点。为了引导LLM对社会的影响，我们需要开发系统来衡量和评估其说服力。为此，我们推出了PersuasionBench和PersuasionArena，这是第一个大规模的基准和平台，包含一系列自动衡量生成模型说服能力的任务。我们研究了LLM在多大程度上了解和利用可以帮助它们生成更具说服力的语言的语言模式。我们的研究结果表明，LLM的说服力与模型大小呈正相关，但较小的模型也可以比更大的模型更具说服力。值得注意的是，使用合成和自然数据集进行有针对性的训练可以显著提高较小模型的说服能力，从而挑战了依赖于规模的假设。我们的发现对模型开发者和政策制定者都具有重要的意义。例如，虽然欧盟人工智能法案和加利福尼亚州的SB-1047旨在根据浮点运算的数量来监管人工智能模型，但我们证明，仅凭这样的简单指标无法完全捕捉到人工智能对社会的全部影响。我们邀请社区探索并贡献PersuasionArena和PersuasionBench，网址为https://bit.ly/measure-persuasion，以加深我们对人工智能驱动的说服及其社会影响的理解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何有效衡量和提升大型语言模型（LLMs）的说服力的问题。现有方法缺乏统一的基准和评估平台，难以量化LLMs在生成具有说服力的内容方面的能力，也难以深入理解语言模式对说服力的影响。此外，过度依赖模型规模来提升说服力可能导致资源浪费和不必要的风险。
核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的评估框架，包括PersuasionBench基准和PersuasionArena平台，用于自动衡量LLMs的说服能力。通过分析LLMs在不同任务上的表现，研究语言模式与说服力之间的关系，并探索通过针对性训练提升小模型说服力的方法。这样设计的目的是为了更全面地理解LLMs的说服能力，并找到更有效、更经济的提升方法。
技术框架：整体框架包含两个主要组成部分：PersuasionBench和PersuasionArena。PersuasionBench是一个包含多个任务的基准，用于评估LLMs的说服能力。这些任务涵盖了不同的场景和目标，例如广告、社会公益等。PersuasionArena是一个在线平台，允许用户提交自己的模型，并与其他模型进行比较。该平台还提供了一系列工具，用于分析模型在不同任务上的表现，并识别影响说服力的关键因素。此外，论文还探索了使用合成和自然数据集进行针对性训练的方法，以提升小模型的说服能力。
关键创新：论文的主要创新在于构建了PersuasionBench和PersuasionArena，这是首个大规模的用于评估LLMs说服能力的基准和平台。与现有方法相比，该框架更加全面、自动化，并且能够深入分析语言模式对说服力的影响。此外，论文还提出了通过针对性训练提升小模型说服力的方法，挑战了过度依赖模型规模的传统观念。
关键设计：PersuasionBench包含一系列精心设计的任务，涵盖了不同的说服场景和目标。这些任务包括生成广告文案、撰写社会公益倡议书等。评估指标包括说服力评分、用户点击率等。针对性训练采用了一种混合策略，结合了合成数据和自然数据。合成数据用于增强模型的语言模式理解能力，自然数据用于提高模型的泛化能力。损失函数采用交叉熵损失，优化器采用AdamW。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM的说服力与模型大小呈正相关，但通过针对性训练，小模型也能达到甚至超过大模型的说服力。例如，经过训练的小模型在PersuasionBench上的表现优于未经训练的大模型。这表明，模型规模并非决定说服力的唯一因素，有效的训练方法可以显著提升模型的说服能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括：营销和广告，用于生成更具吸引力的广告文案；社会公益，用于撰写更有说服力的倡议书，例如禁毒宣传；教育，用于开发更有效的教学材料。此外，该研究还有助于政策制定者更好地理解人工智能的说服能力，并制定相应的监管措施，以防止其被滥用。
📄 摘要（原文）
LLMs are increasingly being used in workflows involving generating content to be consumed by humans (e.g., marketing) and also in directly interacting with humans (e.g., through chatbots). The development of such systems that are capable of generating verifiably persuasive messages presents both opportunities and challenges for society. On the one hand, such systems could positively impact domains like advertising and social good, such as addressing drug addiction, and on the other, they could be misused for spreading misinformation and shaping political opinions. To channel LLMs' impact on society, we need to develop systems to measure and benchmark their persuasiveness. With this motivation, we introduce PersuasionBench and PersuasionArena, the first large-scale benchmark and arena containing a battery of tasks to measure the persuasion ability of generative models automatically. We investigate to what extent LLMs know and leverage linguistic patterns that can help them generate more persuasive language. Our findings indicate that the persuasiveness of LLMs correlates positively with model size, but smaller models can also be made to have a higher persuasiveness than much larger models. Notably, targeted training using synthetic and natural datasets significantly enhances smaller models' persuasive capabilities, challenging scale-dependent assumptions. Our findings carry key implications for both model developers and policymakers. For instance, while the EU AI Act and California's SB-1047 aim to regulate AI models based on the number of floating point operations, we demonstrate that simple metrics like this alone fail to capture the full scope of AI's societal impact. We invite the community to explore and contribute to PersuasionArena and PersuasionBench, available at https://bit.ly/measure-persuasion, to advance our understanding of AI-driven persuasion and its societal implications.