LLMs syntactically adapt their language use to their conversational partner

要約

人間のスピーカーは、会話中に言語の使用を互いに調整することが頻繁に観察されています。
この論文では、大規模な言語モデル（LLM）が会話適応の同じ動作を示すかどうかを経験的に研究します。
LLM間の会話のコーパスを構築し、2つのLLMエージェントが会話が続くにつれて、より似たような構文の選択をすることになり、現代のLLMが少なくとも初歩的な方法で会話パートナーに言語の使用を適応させることを確認します。

要約(オリジナル)

It has been frequently observed that human speakers align their language use with each other during conversations. In this paper, we study empirically whether large language models (LLMs) exhibit the same behavior of conversational adaptation. We construct a corpus of conversations between LLMs and find that two LLM agents end up making more similar syntactic choices as conversations go on, confirming that modern LLMs adapt their language use to their conversational partners in at least a rudimentary way.

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