선호도에 대한 임베딩, 의미에 대한 임베딩이 아님
현재 AI 기술은 참여자가 고정된 후보에 대한 투표 대신 자유 형식의 텍스트로 의견을 표명하는 집단 의사 결정을 열어주고 있다. 이러한 의견을 벡터 공간에 임베딩하는 자연스러운 아이디어는, 시설 위치 문제와 공정 클러스터링과 관련된 대규모 언어 모델(LLM) 기존 문맥에 이론을 적용할 수 있게 해준다. 그러나 표준 텍스트 임베딩은 의미 유사성을 측정하며, 시설 위치 문제와 공정 클러스터링에서는 '선호도 유사성'이 필요하다. 이는 참여자가 텍스트와 얼마나 згод인지가 거리와 반비례해야 한다는 것을 의미한다. 주요 임베딩은 의미 유사성과 선호도 유사성 사이의 상관관계를 통해 coarse 선호도 신호를 물려받지만, 상관관계가 깨지면 선호도를 포착하지 못한다. 우리는 이 문제를 안정성 문제로 공식화한다. 텍스트 임베딩 모델은 선호도 관련 신호(stance와 values)와 의미적인 방해(style과 wording)를 모두 포함하며, 두 신호는 관찰적으로 상관관계가 있기 때문에 방해에 의존하는 기하학은 방해가 아니더라도 선호도에 맞는 것으로 보일 수 있다. 우리는 이 상관관계를 깨는 합성 훈련 데이터를 설계하여, 방해에 지배된 코사인과.significantly 선호도 예측을 향상시키는 최적 스코어러를 증명한다.
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