Integrating Emotional and Linguistic Models for Ethical Compliance in Large Language Models

要約

この研究では、感情や倫理に関連する言語行動をより適切に管理するための大規模言語モデル (LLM) の高度な方法論を開発します。
私たちは、ユーザー間の透明性と信頼を促進するために、世界的な人間の価値観を内面化して反映するLLMの能力を強化し、さまざまな文化的文脈に適応する敵対的フレームワークであるDIKEを紹介します。
この方法論には、感情の詳細なモデル化、言語行動の分類、倫理的ガードレールの実装が含まれます。
当社の革新的なアプローチには、自己教師あり学習手法を使用して感情と行動をマッピングすること、敵対的なレビューを通じてこれらのガードレールを改良すること、倫理的な整合性を確保するために出力を体系的に調整することが含まれます。
このフレームワークは、AI システムが倫理的整合性と文化的配慮を持って動作するための強固な基盤を確立し、より責任あるコンテキスト認識型の AI インタラクションへの道を開きます。

要約(オリジナル)

This research develops advanced methodologies for Large Language Models (LLMs) to better manage linguistic behaviors related to emotions and ethics. We introduce DIKE, an adversarial framework that enhances the LLMs’ ability to internalize and reflect global human values, adapting to varied cultural contexts to promote transparency and trust among users. The methodology involves detailed modeling of emotions, classification of linguistic behaviors, and implementation of ethical guardrails. Our innovative approaches include mapping emotions and behaviors using self-supervised learning techniques, refining these guardrails through adversarial reviews, and systematically adjusting outputs to ensure ethical alignment. This framework establishes a robust foundation for AI systems to operate with ethical integrity and cultural sensitivity, paving the way for more responsible and context-aware AI interactions.

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