LLM集団の合意、ネットワーク構造では予測できず

arXivで公開された研究によると、言語モデルのシミュレーション集団が最終的にどのような合意に至るかは、ネットワークの構造からほとんど予測できなかった。研究者らは、8つの指示チューニング済みモデルによる73,080件の制御されたやり取りを測定し、その結果を10,000エージェントのシミュレーションに用いた。

研究者らによると、モデルは目にした意見の範囲を超えて見解を変えることがあり、集団によっては客観的に誤った主張に収束した。シミュレーションでは、各モデルが内在するバイアスやメッセージの伝え方のほうが、代数的連結度と呼ばれるネットワーク指標よりも大きな影響を及ぼした。