論文の概要: On Large Language Models' Selection Bias in Multi-Choice Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03882v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 17:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-08 11:57:14.105833
• Title: On Large Language Models' Selection Bias in Multi-Choice Questions
• Title（参考訳）: マルチチョイス問題における大規模言語モデルの選択バイアスについて
• Authors: Chujie Zheng, Hao Zhou, Fandong Meng, Jie Zhou, Minlie Huang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の研究において、MCQ(Multi-choice Question)は一般的だが重要なタスク形式として機能する。 我々の研究は、LCMがMCQに固有の「選択バイアス」を示すことを示している。 選択バイアスを軽減するためにPriDeと呼ばれる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.72712117510953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-choice questions (MCQs) serve as a common yet important task format in the research of large language models (LLMs). Our work shows that LLMs exhibit an inherent "selection bias" in MCQs, which refers to LLMs' preferences to select options located at specific positions (like "Option C"). This bias is prevalent across various LLMs, making their performance vulnerable to option position changes in MCQs. We identify that one primary cause resulting in selection bias is option numbering, i.e., the ID symbols A/B/C/D associated with the options. To mitigate selection bias, we propose a new method called PriDe. PriDe first decomposes the observed model prediction distribution into an intrinsic prediction over option contents and a prior distribution over option IDs. It then estimates the prior by permutating option contents on a small number of test samples, which is used to debias the subsequent test samples. We demonstrate that, as a label-free, inference-time method, PriDe achieves a more effective and computation-efficient debiasing than strong baselines. We further show that the priors estimated by PriDe generalize well across different domains, highlighting its practical potential in broader scenarios.
• Abstract（参考訳）: マルチチョイス質問(MCQ)は、大規模言語モデル(LLM)の研究において、一般的だが重要なタスク形式として機能する。 我々の研究は、LCMはMCQに固有の「選択バイアス」を示しており、LCMが特定の位置(例えば「オプティオンC」)にある選択肢を選択することを好んでいることを示している。 このバイアスは様々なLCMにまたがっており、MCQのオプション位置変化に対してパフォーマンスが脆弱である。 選択バイアスをもたらす主な原因の1つはオプション番号、すなわちオプションに関連するIDシンボルA/B/C/Dである。 選択バイアスを軽減するため,プライドと呼ばれる新しい手法を提案する。 PriDeはまず、観測されたモデル予測分布を、オプションコンテンツ上の本質的な予測とオプションID上の事前分布に分解する。 その後、少数のテストサンプルでオプション内容の置換によって事前を推定し、その後のテストサンプルを嫌悪するために使用される。 ラベルのない推論時間法として、PriDeは強力なベースラインよりも効率的で計算効率の良いデバイアスを実現する。 さらに、PriDeが見積もった事前予測が、異なるドメインにまたがってうまく一般化し、より広いシナリオにおけるその実践的可能性を強調します。

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