通过 UniVaR 作为高维人类价值分布的表示，我们探讨了不同语言模型中人类价值的不同分布，揭示了人类价值与语言建模之间复杂的相互关系。

Apr, 2024

基于心理学方法研究，该论文通过提出 ValueLex 框架，重建了大型语言模型（LLMs）的独特价值体系，并鉴定出了三个核心价值维度：能力、品格和诚信。同时，他们还开发了定制的项目测试来评估和分析 LLMs 在不同模型规模、训练方法和数据来源下的价值倾向，从而为未来的人工智能对齐和规范铺平了道路。

Apr, 2024

通过调查人类社会学的实际问卷与模型响应的对比，我们的研究发现，大型语言模型 (LLMs) 在两个维度上表现出更高的文化一致性，即当以特定文化的主要语言作为提示时，以及当使用该文化所采用的多语言精炼混合体系进行预训练时，对于模拟调查的不同人物与敏感社会议题，模型的文化一致性更加重要。最后，我们引入了人类学提示的创新方法，利用人类学推理增强文化一致性。我们的研究强调了更平衡的多语言预训练数据集对于更好地代表人类经验多样性和不同文化的复数性，对于跨语言传递的影响的必要性。

Feb, 2024

本研究提出了 A2EHV，一种自动化对齐评估方法，旨在提高大型语言模型的价值合理性，并在异构价值系统下进行评估，结合社会心理学中的社会价值取向框架，对大型语言模型的价值合理性进行评估，观察到大型模型更倾向于与中性价值对齐。

May, 2023

该研究分析了多语言大型语言模型（MLLMs）的关键问题，包括语言不平衡、多语言对齐和固有偏差，探讨 MLLMs 的全球语言表示能力、偏见和挑战，并提出了有前景的研究方向。

Apr, 2024

通过引入 Ch3Ef 数据集和评估策略，本研究总结了 10 多个关键发现，增进了对多模态大语言模型的能力、局限性以及评估层次之间的动态关系的理解，为未来领域的进展指明了方向。

Mar, 2024

本文介绍了大语言模型（LLMs）是如何呈现出与不同价值观和个性特质相关的不同视角，认为 LLMs 是一系列具有不同价值观和人格特质的透视。在实验中，研究者使用心理学问卷（PVQ，VSM，IPIP）来研究模型表现的价值观和个性特质如何因不同视角而变化。通过定性和定量实验，研究者证明了 LLMs 在不同情境下表达不同的价值观和人格特质，并且探讨了多种相关的科学问题。

Jul, 2023

利用语言的语法方面作为测试基础，我们的分析揭示了对于仅编码器和仅解码器的大型语言模型，语言的结构概念空间之间具有高度的对齐度。然后，我们提出了一种基于元学习的方法来学习不同语言之间的概念空间对齐，从而实现零样本学习和少样本学习，并增进了对跨语境情景的学习现象的理解。在语法分析任务上的实验表明，我们的方法与最先进的方法相比取得了竞争性的结果，并缩小了语言之间的性能差距，特别有助于那些资源有限的语言。

Oct, 2023

通过评估六种最先进的大型语言模型在跨语言任务上的表现，本研究发现尽管这些模型在机器翻译和嵌入空间分析上展现了表层的跨语言能力，但在更深层次的跨语言知识转移上存在困难，揭示了跨语言知识壁垒的存在。同时提出在混合语言数据上对大型语言模型进行微调的方法，有效减少了这些差距，甚至在使用维基文本等域外数据集时也能取得良好效果。研究发现需要明确的优化方式来发挥大型语言模型的完整跨语言潜力。

Jun, 2024

本研究提出了一种基本价值对准范式，并在基本价值维度上构建了一个价值空间，通过识别潜在价值将所有大型语言模型的行为映射到该空间，以解决对其负有责任的发展中的三个挑战。

Nov, 2023