論文の概要: "I'm sorry to hear that": finding bias in language models with a holistic descriptor dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09209v1
• Date: Wed, 18 May 2022 20:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-21 11:04:49.527330
• Title: "I'm sorry to hear that": finding bias in language models with a holistic descriptor dataset
• Title（参考訳）: 「申し訳ありません」:全体論的記述データセットを用いた言語モデルにおけるバイアスを見つける
• Authors: Eric Michael Smith, Melissa Hall Melanie Kambadur, Eleonora Presani, Adina Williams (Meta AI)
• Abstract要約: HOLISTICBIASという,13の異なる人口層にまたがる600近い記述項からなる,より包括的なデータセットを新たに提示する。 我々のデータセットは、トークンの確率や、言語モデルからの世代、および攻撃性において、計測不能なバイアスを非常に効果的に測定していることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.464948034730255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As language models grow in popularity, their biases across all possible markers of demographic identity should be measured and addressed in order to avoid perpetuating existing societal harms. Many datasets for measuring bias currently exist, but they are restricted in their coverage of demographic axes, and are commonly used with preset bias tests that presuppose which types of biases the models exhibit. In this work, we present a new, more inclusive dataset, HOLISTICBIAS, which consists of nearly 600 descriptor terms across 13 different demographic axes. HOLISTICBIAS was assembled in conversation with experts and community members with lived experience through a participatory process. We use these descriptors combinatorially in a set of bias measurement templates to produce over 450,000 unique sentence prompts, and we use these prompts to explore, identify, and reduce novel forms of bias in several generative models. We demonstrate that our dataset is highly efficacious for measuring previously unmeasurable biases in token likelihoods and generations from language models, as well as in an offensiveness classifier. We will invite additions and amendments to the dataset, and we hope it will help serve as a basis for easy-to-use and more standardized methods for evaluating bias in NLP models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの人気が高まるにつれて、既存の社会的危害の持続を避けるために、人口統計学的アイデンティティの可能なすべての指標に対するバイアスを計測し、対処すべきである。 現在、バイアスを測定するためのデータセットは数多く存在するが、人口統計学的な軸の範囲内で制限されており、モデルが示すバイアスの種類を前提とした事前設定されたバイアステストで一般的に使用される。 本研究では,13の異なる人口軸にまたがる600近い記述項からなる新たな包括的データセットHOLISTICBIASを提案する。 HOLISTICBIASは,参加プロセスを通じて生活経験のある専門家やコミュニティメンバーと会話した。 我々は、これらの記述子を一連のバイアス測定テンプレートで組み合わせて45万以上のユニークな文プロンプトを生成し、これらのプロンプトを使用して、複数の生成モデルにおける新しいバイアスの形式を探索、同定、縮小する。 当社のデータセットは,これまで測定できなかったバイアスを,言語モデルや攻撃性分類器で測定する上で,非常に有効であることを実証する。 データセットの追加と修正を招待し、NLPモデルのバイアスを評価するための、使いやすくより標準化された方法の基礎として役立てることを願っています。

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