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एजेंट-से-एजेंट मन का सिद्धांत: बड़े भाषा मॉडलों के बीच वार्ताकार जागरूकता का परीक्षण
Created by
Haebom
लेखक
युनवू चोई, चांगलिंग ली, योंगजिन यांग, झिजिंग जिन
रूपरेखा
यह शोधपत्र एलएलएम की अपने संदर्भ और संवादात्मक साझेदारों, दोनों के प्रति जागरूकता को समझने की अनिवार्यता पर प्रकाश डालता है ताकि बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) को बहु-एजेंट और मानव-एआई प्रणालियों में एकीकृत करते समय विश्वसनीय प्रदर्शन और सुदृढ़ सुरक्षा सुनिश्चित की जा सके। जबकि पूर्व शोध संदर्भ जागरूकता—एलएलएम के परिचालन चरणों और बाधाओं को पहचानने की क्षमता—पर केंद्रित रहे हैं, संवादात्मक साझेदारों की पहचान और विशेषताओं को पहचानने और उनके अनुकूल होने की उनकी क्षमता को अपेक्षाकृत अनदेखा किया गया है। इस शोधपत्र में, हम इस अंतःक्रियात्मक जागरूकता क्षमता को औपचारिक रूप देते हैं और आधुनिक एलएलएम में इसके उद्भव का पहला व्यवस्थित मूल्यांकन प्रस्तुत करते हैं। तीन आयामों—अनुमान पैटर्न, भाषाई शैली और संरेखण वरीयताओं—में अंतःक्रियात्मक अनुमान की जाँच करके, हम प्रदर्शित करते हैं कि एलएलएम एक ही परिवार और विशिष्ट प्रमुख मॉडल परिवारों, जैसे जीपीटी और क्लाउड, के भीतर समकक्षों की विश्वसनीय रूप से पहचान करते हैं। इसके व्यावहारिक महत्व को प्रदर्शित करने के लिए, हम तीन केस स्टडी विकसित करते हैं जो दर्शाती हैं कि कैसे अंतःक्रियात्मक जागरूकता त्वरित अनुकूलन के माध्यम से बहु-एलएलएम सहयोग को बढ़ाती है और नए संरेखण और सुरक्षा कमजोरियों को जन्म देती है, जिसमें रिवॉर्ड हैकिंग व्यवहार में वृद्धि और जेलब्रेक कमजोरियाँ शामिल हैं। ये निष्कर्ष एलएलएम में पहचान-संवेदनशील व्यवहार की दोहरी संभावनाओं और जोखिमों को उजागर करते हैं, और बहु-एजेंट परिनियोजन में अंतःक्रियात्मक जागरूकता और नवीन सुरक्षा उपायों की और अधिक समझ की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं। कोड https://github.com/younwoochoi/InterlocutorAwarenessLLM के अंतर्गत प्रकाशित ।
