論文の概要: Interpretable Stereotype Identification through Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00071v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 18:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:12:53.072495
• Title: Interpretable Stereotype Identification through Reasoning
• Title（参考訳）: 推論による解釈可能なステレオタイプ同定
• Authors: Jacob-Junqi Tian, Omkar Dige, David Emerson, Faiza Khan Khattak
• Abstract要約: Vicuna-13B-v1.3に基づくゼロショットステレオタイプ同定における推論の重要性を示す。 ステレオタイプ識別などのドメイン外タスクにおいて,LSMがスケーリング法則を反省する上で,推論が重要な要因となる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.040964539027092926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given that language models are trained on vast datasets that may contain inherent biases, there is a potential danger of inadvertently perpetuating systemic discrimination. Consequently, it becomes essential to examine and address biases in language models, integrating fairness into their development to ensure these models are equitable and free from bias. In this work, we demonstrate the importance of reasoning in zero-shot stereotype identification based on Vicuna-13B-v1.3. While we do observe improved accuracy by scaling from 13B to 33B, we show that the performance gain from reasoning significantly exceeds the gain from scaling up. Our findings suggest that reasoning could be a key factor that enables LLMs to trescend the scaling law on out-of-domain tasks such as stereotype identification. Additionally, through a qualitative analysis of select reasoning traces, we highlight how reasoning enhances not just accuracy but also the interpretability of the decision.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、固有のバイアスを含む可能性のある膨大なデータセットに基づいて訓練されているため、システム的差別を不注意に永続する危険性がある。 したがって、言語モデルにおけるバイアスを調べ、対処することが不可欠となり、公平さを開発に組み込んで、これらのモデルがバイアスから平等かつ自由であることを保証する。 本研究では,ゼロショットステレオタイプ同定におけるvicuna-13b-v1.3に基づく推論の重要性を示す。 我々は,13bから33bへのスケーリングによる精度向上を観察する一方で,推論による性能向上がスケールアップによる利益を大幅に上回っていることを示す。 ステレオタイプ識別などのドメイン外タスクにおいて,LSMがスケーリング法則を反省する上で,推論が重要な要因となる可能性が示唆された。 さらに,選択された推論トレースの質的分析を通じて,推論の正確性だけでなく,判断の解釈性も向上することを示す。

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