論文の概要: Questioning the Survey Responses of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07951v2
• Date: Thu, 12 Oct 2023 17:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 15:11:32.064191
• Title: Questioning the Survey Responses of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの調査結果に対する質問
• Authors: Ricardo Dominguez-Olmedo, Moritz Hardt, Celestine Mendler-D\"unner
• Abstract要約: 我々は, 言語モデルによる調査回答から, 確立されたアメリカン・コミュニティ・サーベイに基づいて何が学べるかを検討する。 例えば,「A」という文字でラベル付けされた質問応答に対して,モデルが重要な位置とラベル付けバイアスを有することを示す。 本研究は, 言語モデルによる調査回答を, 現時点の人口に匹敵するものとして, 注意を喚起するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.61486375469644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models increase in capability, researchers have started to conduct surveys of all kinds on these models with varying scientific motivations. In this work, we examine what we can learn from language models' survey responses on the basis of the well-established American Community Survey (ACS) by the U.S. Census Bureau. Using a de-facto standard multiple-choice prompting technique and evaluating 40 different language models, hundreds of thousands of times each on questions from the ACS, we systematically establish two dominant patterns. First, models have significant position and labeling biases, for example, towards survey responses labeled with the letter "A". Second, when adjusting for labeling biases through randomized answer ordering, models across the board trend towards uniformly random survey responses. In fact, binary classifiers can almost perfectly differentiate between models' responses to the ACS and the responses of the US census. Taken together, our findings suggest caution in treating survey responses from language models as equivalent to those of human populations at present time.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルが能力を高めるにつれて、研究者は様々な科学的動機を持つあらゆる種類のモデルを調査し始めた。 本研究では,米国国勢調査局のアメリカン・コミュニティ・サーベイ(ACS)に基づいて,言語モデルによる調査結果から何が学べるかを検討する。 ACSの質問に対して,40の異なる言語モデルに対して,デファクト標準の多重選択促進手法を用いて,数十万回ずつ評価を行った。 第一に、モデルには重要な位置とラベル付けバイアスがあり、例えば"A"という文字でラベル付けされたサーベイレスポンスがある。 第2に、ランダムな回答順序でバイアスをラベル付けするために調整する場合、ボード全体のモデルが一様ランダムなサーベイ応答に向かっている。 実際、バイナリ分類器は、ACSに対するモデルの反応と米国国勢調査の反応とをほぼ完全に区別することができる。 本研究は, 言語モデルによる調査回答を, 現時点の人口と同等に扱うことへの注意を喚起するものである。

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