論文の概要: Causally Testing Gender Bias in LLMs: A Case Study on Occupational Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10678v3
• Date: Mon, 21 Oct 2024 03:55:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:14:50.384541
• Title: Causally Testing Gender Bias in LLMs: A Case Study on Occupational Bias
• Title（参考訳）: LLMにおける性バイアスの因果検査 : 職業バイアスを事例として
• Authors: Yuen Chen, Vethavikashini Chithrra Raghuram, Justus Mattern, Rada Mihalcea, Zhijing Jin,
• Abstract要約: 生成言語モデルにおけるバイアス測定のための因果的定式化を導入する。 我々はOccuGenderというベンチマークを提案し、職業性バイアスを調査するためのバイアス測定手法を提案する。 以上の結果から,これらのモデルでは職業性バイアスがかなり大きいことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.99768156365231
• License:
• Abstract: Generated texts from large language models (LLMs) have been shown to exhibit a variety of harmful, human-like biases against various demographics. These findings motivate research efforts aiming to understand and measure such effects. This paper introduces a causal formulation for bias measurement in generative language models. Based on this theoretical foundation, we outline a list of desiderata for designing robust bias benchmarks. We then propose a benchmark called OccuGender, with a bias-measuring procedure to investigate occupational gender bias. We test several state-of-the-art open-source LLMs on OccuGender, including Llama, Mistral, and their instruction-tuned versions. The results show that these models exhibit substantial occupational gender bias. Lastly, we discuss prompting strategies for bias mitigation and an extension of our causal formulation to illustrate the generalizability of our framework. Our code and data https://github.com/chenyuen0103/gender-bias.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストは、様々な人口層に対して有害で人間的な偏見を示すことが示されている。 これらの知見は、そのような効果を理解し、測定することを目的とした研究の取り組みを動機付けている。 本稿では、生成言語モデルにおけるバイアス測定のための因果的定式化を提案する。 この理論的基盤に基づいて、堅牢なバイアスベンチマークを設計するためのdesiderataのリストを概説する。 次にOccuGenderというベンチマークを提案し,職業性バイアスを調査するためのバイアス測定手法を提案する。 我々は、OccuGender上で、Llama、Mistral、およびそれらの命令調整バージョンを含む、最先端のオープンソースLLMをテストしている。 以上の結果から,これらのモデルでは職業性バイアスがかなり大きいことが示唆された。 最後に,偏見緩和戦略の推進と因果的定式化の拡張について考察し,フレームワークの一般化可能性について述べる。 私たちのコードとデータ https://github.com/chenyuen0103/gender-bias。

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