論文の概要: A Trip Towards Fairness: Bias and De-Biasing in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13862v2
• Date: Tue, 29 Aug 2023 13:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 18:19:15.265659
• Title: A Trip Towards Fairness: Bias and De-Biasing in Large Language Models
• Title（参考訳）: フェアネスに向けて:大規模言語モデルにおけるバイアスと非バイアス
• Authors: Leonardo Ranaldi, Elena Sofia Ruzzetti, Davide Venditti, Dario Onorati, Fabio Massimo Zanzotto
• Abstract要約: 安価なトレーニングを備えたCtB-LLM(Cheap-to-Build Very Large-Language Model)が、自然言語処理と理解における次の大きな革命として現れている。 本稿では,CtB-LLMの3家系の偏りを大規模に調査した。 脱バイアス技術は有効であり,有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.987426401990999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cheap-to-Build Very Large-Language Models (CtB-LLMs) with affordable training are emerging as the next big revolution in natural language processing and understanding. These CtB-LLMs are democratizing access to trainable Very Large-Language Models (VLLMs) and, thus, may represent the building blocks of many NLP systems solving downstream tasks. Hence, a little or a large bias in CtB-LLMs may cause huge harm. In this paper, we performed a large investigation of the bias of three families of CtB-LLMs, and we showed that debiasing techniques are effective and usable. Indeed, according to current tests, the LLaMA and the OPT families have an important bias in gender, race, religion, and profession. In contrast to the analysis for other LLMs, we discovered that bias depends not on the number of parameters but on the perplexity. Finally, the debiasing of OPT using LoRA reduces bias up to 4.12 points in the normalized stereotype score.
• Abstract（参考訳）: 安価なトレーニングを備えたCtB-LLM(Cheap-to-Build Very Large-Language Model)が、自然言語処理と理解における次の大きな革命として現れている。 これらのCtB-LLMはトレーニング可能なVery Large-Language Models (VLLM)へのアクセスを民主化しているため、下流タスクを解決する多くのNLPシステムのビルディングブロックを表す可能性がある。 したがって、CtB-LLMの多少または大きなバイアスは大きな損傷を引き起こす可能性がある。 本稿では,ctb-llmsの3家系のバイアスについて大規模に検討を行い,デバイアス技術の有効性と有用性を示した。 実際、現在のテストによると、LLaMAとOPTファミリーは、性別、人種、宗教、職業に重大な偏見を持っている。 他のLSMの解析とは対照的に、偏りはパラメータの数ではなく、難易度に依存することがわかった。 最後に、LORAを用いたOPTの偏りは、正規化ステレオタイプスコアの4.12ポイントまでバイアスを減少させる。

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