論文の概要: Instructed to Bias: Instruction-Tuned Language Models Exhibit Emergent Cognitive Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00225v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 01:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 15:53:18.624716
• Title: Instructed to Bias: Instruction-Tuned Language Models Exhibit Emergent Cognitive Bias
• Title（参考訳）: バイアスに指示:認知バイアスを排除した指導型言語モデル
• Authors: Itay Itzhak, Gabriel Stanovsky, Nir Rosenfeld, Yonatan Belinkov
• Abstract要約: 近年の研究では、人間のフィードバックによる指導のチューニングと学習によって、大規模言語モデルの能力が劇的に向上していることが示されている。 これらのチューニング手法は、モデルに高品質なテキストを生成することができるが、より暗黙的な認知バイアスがこれらの微調整モデルに生じる可能性があると推測する。 我々の研究は、これらの微調整されたモデルが、事前訓練された前任者で欠如していたか、あるいはそれ以下であったバイアスを示す証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.608612785296145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies show that instruction tuning and learning from human feedback improve the abilities of large language models (LMs) dramatically. While these tuning methods can make models generate high-quality text, we conjecture that more implicit cognitive biases may arise in these fine-tuned models. Our work provides evidence that these fine-tuned models exhibit biases that were absent or less pronounced in their pretrained predecessors. We examine the extent of this phenomenon in three cognitive biases - the decoy effect, the certainty effect, and the belief bias - all of which are known to influence human decision-making and reasoning. Our findings highlight the presence of these biases in various models, especially those that have undergone instruction tuning, such as Flan-T5, GPT3.5, and GPT4. This research constitutes a step toward comprehending cognitive biases in instruction-tuned LMs, which is crucial for the development of more reliable and unbiased language models.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、人間のフィードバックから命令のチューニングと学習が、大言語モデル(lms)の能力を大幅に向上させることが示された。 これらのチューニング手法は、モデルに高品質なテキストを生成することができるが、より暗黙的な認知バイアスがこれらの微調整モデルに生じる可能性があると推測する。 我々の研究は、これらの微調整されたモデルは、事前訓練された前任者では、欠落または欠落しているバイアスを示す証拠を提供する。 この現象の程度を3つの認知バイアス(デコイ効果、確実性効果、信念バイアス)で検討し、いずれも人間の意思決定や推論に影響を与えることが知られている。 本研究は,Flan-T5,GPT3.5,GPT4などの指導訓練を受けたモデルにおいて,これらのバイアスの存在を強調した。 本研究は、より信頼性が高くバイアスのない言語モデルの開発に不可欠である、命令調整型LMにおける認知バイアスの理解に向けたステップを構成する。

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