論文の概要: Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction Shortcuts of Question Answering Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06841v2
• Date: Tue, 6 Feb 2024 11:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 20:49:36.690009
• Title: Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction Shortcuts of Question Answering Models
• Title（参考訳）: 2回考える:質問応答モデルの予測ショートカットをなくす効率を計測する
• Authors: Luk\'a\v{s} Mikula, Michal \v{S}tef\'anik, Marek Petrovi\v{c}, Petr Sojka
• Abstract要約: そこで本研究では,任意の特徴量に対するモデルのスケール依存度を簡易に測定する手法を提案する。 質問回答(QA: Question Answering)における各種事前学習モデルとデバイアス法について、既知の予測バイアスと新たに発見された予測バイアスの集合に対するロバスト性を評価する。 既存のデバイアス法は、選択された刺激的特徴への依存を軽減することができるが、これらの手法のOOD性能向上は、偏りのある特徴への依存を緩和することによって説明できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9052860539161918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the Large Language Models (LLMs) dominate a majority of language understanding tasks, previous work shows that some of these results are supported by modelling spurious correlations of training datasets. Authors commonly assess model robustness by evaluating their models on out-of-distribution (OOD) datasets of the same task, but these datasets might share the bias of the training dataset. We propose a simple method for measuring a scale of models' reliance on any identified spurious feature and assess the robustness towards a large set of known and newly found prediction biases for various pre-trained models and debiasing methods in Question Answering (QA). We find that while existing debiasing methods can mitigate reliance on a chosen spurious feature, the OOD performance gains of these methods can not be explained by mitigated reliance on biased features, suggesting that biases are shared among different QA datasets. Finally, we evidence this to be the case by measuring that the performance of models trained on different QA datasets relies comparably on the same bias features. We hope these results will motivate future work to refine the reports of LMs' robustness to a level of adversarial samples addressing specific spurious features.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(llm)が言語理解タスクの大部分を占める一方で、以前の研究は、これらの結果のいくつかがトレーニングデータセットのスプリアス相関のモデリングによってサポートされていることを示している。 著者は一般的に、同じタスクのout-of-distribution(ood)データセットでモデルを評価することによってモデルのロバスト性を評価するが、これらのデータセットはトレーニングデータセットのバイアスを共有する可能性がある。 本稿では,様々な事前学習モデルと問合せ解答法(QA)において,モデルが特定された突発的特徴への依存度を簡易に測定し,既知の予測バイアスと新たに発見された予測バイアスに対するロバスト性を評価する方法を提案する。 既存のデバイアス法は、選択された刺激的特徴への依存を軽減することができるが、これらの手法のOOD性能向上は、バイアス付き特徴への依存を緩和することによって説明できないことを示し、異なるQAデータセット間でバイアスが共有されることを示唆している。 最後に、異なるQAデータセットでトレーニングされたモデルの性能が、同じバイアス特性に比較可能に依存していることを測定することで、これを証明している。 これらの結果は、LMsの堅牢性に関する報告を、特定の突発的特徴に対処する敵のサンプルレベルまで改善する将来の研究の動機となることを願っている。

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