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Théorie de l'esprit agent à agent : tester la conscience de l'interlocuteur parmi de grands modèles linguistiques
작성자
Haebom
Auteur
Younwoo Choi, Changling Li, Yongjin Yang, Zhijing Jin
Contour
Cet article souligne l'importance de comprendre la connaissance qu'ont les LLM de leur propre contexte et de leurs interlocuteurs afin de garantir des performances fiables et une sécurité robuste lors de l'intégration de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) dans des systèmes multi-agents et d'IA humaine. Alors que les recherches antérieures se sont concentrées sur la connaissance du contexte (la capacité à reconnaître les étapes et les contraintes opérationnelles du LLM), la connaissance des interlocuteurs, qui identifie et s'adapte à l'identité et aux caractéristiques des interlocuteurs, a été relativement négligée. Dans cet article, nous formalisons cette capacité de connaissance des interlocuteurs et présentons la première évaluation systématique de son émergence dans les LLM modernes. En examinant l'inférence des interlocuteurs selon trois dimensions (modèles d'inférence, style linguistique et préférences d'alignement), nous démontrons que les LLM identifient de manière fiable leurs pairs au sein d'une même famille et de familles de modèles clés spécifiques, telles que GPT et Claude. Pour démontrer son importance pratique, nous développons trois études de cas illustrant comment la connaissance des interlocuteurs améliore la collaboration multi-LLM grâce à une adaptation rapide et introduit de nouvelles vulnérabilités d'alignement et de sécurité, notamment une augmentation du piratage par récompense et des vulnérabilités liées au jailbreak. Ces résultats mettent en évidence les promesses et les risques du comportement sensible à l'identité dans les LLM, soulignant la nécessité d'une meilleure compréhension de la conscience des interactants et de nouvelles garanties dans les déploiements multi-agents. Code publié sous https://github.com/younwoochoi/InterlocutorAwarenessLLM .
ÉValuer et quantifier systématiquement les capacités de reconnaissance des interacteurs du LLM pour la première fois.
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Nous démontrons que la connaissance des interacteurs peut contribuer à améliorer la collaboration multi-LLM.
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La sensibilisation des interlocuteurs présente de nouveaux problèmes de sécurité et d’alignement (par exemple, le piratage de récompense, une vulnérabilité accrue au jailbreak).
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Souligne la nécessité de comprendre et de développer des mesures de protection pour les comportements sensibles à l’identité dans les LLM.
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Limitations:
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Le type et la portée des LLM utilisés dans l’évaluation peuvent être limités.
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Il est possible que nous n’ayons pas couvert de manière exhaustive tous les aspects de la perception des interactants.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité de l’étude de cas présentée.
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Manque de solutions techniques spécifiques pour atténuer ou gérer la perception des interacteurs.
