論文の概要: Do ever larger octopi still amplify reporting biases? Evidence from judgments of typical colour

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12786v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 15:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 14:29:48.377381
• Title: Do ever larger octopi still amplify reporting biases? Evidence from judgments of typical colour
• Title（参考訳）: より大きなオクトピは、まだ報告バイアスを増幅しているか? 典型的な色彩の判断からの証拠
• Authors: Fangyu Liu, Julian Martin Eisenschlos, Jeremy R. Cole, Nigel Collier
• Abstract要約: 原文で訓練された言語モデル(LM)は、物理世界に直接アクセスすることができない。 より大きな言語モデルにおける色の観点からの報告バイアスについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.815149580168463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models (LMs) trained on raw texts have no direct access to the physical world. Gordon and Van Durme (2013) point out that LMs can thus suffer from reporting bias: texts rarely report on common facts, instead focusing on the unusual aspects of a situation. If LMs are only trained on text corpora and naively memorise local co-occurrence statistics, they thus naturally would learn a biased view of the physical world. While prior studies have repeatedly verified that LMs of smaller scales (e.g., RoBERTa, GPT-2) amplify reporting bias, it remains unknown whether such trends continue when models are scaled up. We investigate reporting bias from the perspective of colour in larger language models (LLMs) such as PaLM and GPT-3. Specifically, we query LLMs for the typical colour of objects, which is one simple type of perceptually grounded physical common sense. Surprisingly, we find that LLMs significantly outperform smaller LMs in determining an object's typical colour and more closely track human judgments, instead of overfitting to surface patterns stored in texts. This suggests that very large models of language alone are able to overcome certain types of reporting bias that are characterized by local co-occurrences.
• Abstract（参考訳）: 生のテキストでトレーニングされた言語モデル(lms)は、物理的世界に直接アクセスできない。 gordon and van durme (2013) は lms がバイアスを報告することに苦しむ可能性があることを指摘している。 LMがテキストコーパスでのみ訓練され、局所的共起統計を暗記している場合、自然界の偏見を学習することになる。 以前の研究では、小さなスケールのLM(例えばRoBERTa、GPT-2)が報告バイアスを増幅していることが繰り返し確認されているが、モデルがスケールアップされた後もそのような傾向が続くかどうかは不明である。 palm や gpt-3 のような大型言語モデル (llm) の色彩の観点からバイアスを報告している。 具体的には、知覚的に接地された物理的な常識の1つの単純なタイプのオブジェクトの典型的な色についてllmを問い合わせる。 驚いたことに、LLMはテキストに格納された表面パターンに過度に適合するのではなく、オブジェクトの典型的な色を判断し、人間の判断をより密に追跡する上で、より小さなLMよりもはるかに優れています。 これは、非常に大きな言語モデルだけで、局所的共起によって特徴づけられるある種の報告バイアスを克服できることを示している。

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