論文の概要: Can Instruction Fine-Tuned Language Models Identify Social Bias through Prompting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10472v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 22:03:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 15:28:20.612041
• Title: Can Instruction Fine-Tuned Language Models Identify Social Bias through Prompting?
• Title（参考訳）: プロンプティングによる社会バイアスの同定は可能か?
• Authors: Omkar Dige, Jacob-Junqi Tian, David Emerson, Faiza Khan Khattak
• Abstract要約: 本稿では、ゼロショットプロンプトによるバイアスを識別する微調整言語モデルの評価について述べる。 LLaMAと2つの命令を微調整したバージョンで、Alpaca 7Bは56.7%の精度でバイアス識別タスクで最善を尽くしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the breadth and depth of language model applications continue to expand rapidly, it is increasingly important to build efficient frameworks for measuring and mitigating the learned or inherited social biases of these models. In this paper, we present our work on evaluating instruction fine-tuned language models' ability to identify bias through zero-shot prompting, including Chain-of-Thought (CoT) prompts. Across LLaMA and its two instruction fine-tuned versions, Alpaca 7B performs best on the bias identification task with an accuracy of 56.7%. We also demonstrate that scaling up LLM size and data diversity could lead to further performance gain. This is a work-in-progress presenting the first component of our bias mitigation framework. We will keep updating this work as we get more results.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルアプリケーションの幅と深さが急速に拡大するにつれて、これらのモデルの学習または継承された社会的バイアスを測定し緩和するための効率的なフレームワークを構築することがますます重要である。 本稿では,ゼロショットプロンプト(chain-of-thought (cot) プロンプトを含む)によってバイアスを識別する指導微調整言語モデルの能力を評価する。 LLaMAと2つの命令を微調整したバージョンで、Alpaca 7Bは56.7%の精度でバイアス識別タスクに最適である。 LLMのサイズとデータの多様性のスケールアップが、さらなるパフォーマンス向上につながることも示しています。 これは、バイアス緩和フレームワークの最初のコンポーネントを提示するワークインプログレッシブです。 結果が得られ次第、この作業の更新を続けます。

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