論文の概要: This Land is {Your, My} Land: Evaluating Geopolitical Biases in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14610v3
• Date: Tue, 13 Feb 2024 16:18:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 19:53:45.132857
• Title: This Land is {Your, My} Land: Evaluating Geopolitical Biases in Language Models
• Title（参考訳）: この土地は『Your, My} Land: Evaluating Geopolitical Biases in Language Models』である
• Authors: Bryan Li, Samar Haider, Chris Callison-Burch
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) では, 異なる言語を問うと, 地理的知識が不整合に記憶されることが示されている。 対象とするケーススタディとして、本質的に議論の的かつ多言語的な課題である領土紛争を考察する。 本稿では,様々な言語における応答のバイアスと一貫性を正確に定量化するための評価指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.64209176864875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Do the Spratly Islands belong to China, the Philippines, or Vietnam? A pretrained large language model (LLM) may answer differently if asked in the languages of each claimant country: Chinese, Tagalog, or Vietnamese. This contrasts with a multilingual human, who would likely answer consistently. In this paper, we show that LLMs recall certain geographical knowledge inconsistently when queried in different languages--a phenomenon we term geopolitical bias. As a targeted case study, we consider territorial disputes, an inherently controversial and multilingual task. We introduce BorderLines, a dataset of territorial disputes which covers 251 territories, each associated with a set of multiple-choice questions in the languages of each claimant country (49 languages in total). We also propose a suite of evaluation metrics to precisely quantify bias and consistency in responses across different languages. We then evaluate various multilingual LLMs on our dataset and metrics to probe their internal knowledge and use the proposed metrics to discover numerous inconsistencies in how these models respond in different languages. Finally, we explore several prompt modification strategies, aiming to either amplify or mitigate geopolitical bias, which highlights how brittle LLMs are and how they tailor their responses depending on cues from the interaction context.
• Abstract（参考訳）: スプラトリー諸島は中国、フィリピン、ベトナムに属していますか。 事前訓練された大型言語モデル (LLM) は、中国語、タガログ語、ベトナム語など、各主張国の言語で質問された場合、異なる回答をすることができる。 これは、一貫して答える可能性が高い多言語人間とは対照的である。 本稿では,異なる言語で問合せされた場合,llmが地理的知識を不整合に覚えていることを示す。 対象とするケーススタディとして,本質的に物議を醸している多言語課題である領土紛争を考える。 BorderLinesは251の領域をカバーする領土紛争のデータセットで、各主張国(計49の言語)の言語における複数の選択に関する質問に関連付けられている。 また,異なる言語間の応答のバイアスと一貫性を正確に定量化するための評価指標も提案する。 次に、データセットとメトリクスに基づいて様々な多言語LLMを評価し、それらの内部知識を探索し、提案したメトリクスを使用して、これらのモデルが異なる言語でどのように反応するかの多くの矛盾を検出する。 最後に,地政学的バイアスを増幅あるいは緩和することを目的とした,いくつかの迅速な修正戦略を検討する。

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