少量の人間サンプルでLLMをファインチューニングすると、多様性、アライメント、信念と行動の一貫性が向上するか？

この記事のタイトルは、少量の人間データセットで大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングすることの影響に関する研究課題を提起しています。このアプローチが、モデルの多様性、人間の価値観との整合性、および信念と行動の一貫性を向上させることができるかどうかを調査することを示唆しています。焦点は、限られた人間データを使用してモデルを洗練させることの潜在的な利点にあります。