論文の概要: A Survey on Fairness in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10149v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 13:52:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:39:37.138218
• Title: A Survey on Fairness in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの公平性に関する調査
• Authors: Yingji Li, Mengnan Du, Rui Song, Xin Wang, Ying Wang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、強力なパフォーマンスと開発見通しを示している。 LLMは、未処理のトレーニングデータから社会的バイアスをキャプチャし、そのバイアスを下流のタスクに伝達する。 不公平なLLMシステムは、望ましくない社会的影響と潜在的な害がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.05516809190299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown powerful performance and development prospects and are widely deployed in the real world. However, LLMs can capture social biases from unprocessed training data and propagate the biases to downstream tasks. Unfair LLM systems have undesirable social impacts and potential harms. In this paper, we provide a comprehensive review of related research on fairness in LLMs. Considering the influence of parameter magnitude and training paradigm on research strategy, we divide existing fairness research into oriented to medium-sized LLMs under pre-training and fine-tuning paradigms and oriented to large-sized LLMs under prompting paradigms. First, for medium-sized LLMs, we introduce evaluation metrics and debiasing methods from the perspectives of intrinsic bias and extrinsic bias, respectively. Then, for large-sized LLMs, we introduce recent fairness research, including fairness evaluation, reasons for bias, and debiasing methods. Finally, we discuss and provide insight on the challenges and future directions for the development of fairness in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、強力なパフォーマンスと開発見通しを示し、現実世界に広くデプロイされている。 しかし、LLMは未処理のトレーニングデータから社会的バイアスを捕捉し、下流のタスクにバイアスを伝達することができる。 LLMシステムは望ましくない社会的影響と潜在的な害がある。 本稿では,LLMの公平性に関する総合的な研究について概説する。 パラメータ等級と訓練パラダイムが研究戦略に与える影響を考慮し,既存のフェアネス研究を,事前学習および微調整のパラダイムの下で中規模のLLMに,かつ,大規模LLMに区分した。 まず,中規模のLCMについて,本質的バイアスと外生的バイアスの観点から評価指標と脱バイアス法を導入する。 そこで, 大規模LLMでは, 公平性評価, 偏見の原因, 偏見の方法など, 最近の公正性研究を紹介する。 最後に,LLMの公平性向上に向けた課題と今後の方向性について考察し,考察する。

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