Enhanced Detection of Conversational Mental Manipulation Through Advanced Prompting Techniques

要約

この研究は、対話的な精神操作を検出する際のさまざまなプロンプト手法の有効性を調査するための包括的で長期的なプロジェクトを紹介します。
ゼロショットおよびフューショットプロンプトで実施された既存の作業に基づいて、バイナリ精神操作検出タスクにゼロショットおよびフューショット設定を使用して思考連鎖プロンプトを実装します。
私たちの主な目的は、精神的操作の検出に適した新しいフレームワークを作成するために、特定のプロンプト手法が優れたパフォーマンスを示す理由を解読することです。
予備的な調査結果は、高度なプロンプト手法は、サンプルベースの学習を通じてトレーニングされていない場合、より複雑なモデルには適さない可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

This study presents a comprehensive, long-term project to explore the effectiveness of various prompting techniques in detecting dialogical mental manipulation. We implement Chain-of-Thought prompting with Zero-Shot and Few-Shot settings on a binary mental manipulation detection task, building upon existing work conducted with Zero-Shot and Few- Shot prompting. Our primary objective is to decipher why certain prompting techniques display superior performance, so as to craft a novel framework tailored for detection of mental manipulation. Preliminary findings suggest that advanced prompting techniques may not be suitable for more complex models, if they are not trained through example-based learning.

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