論文の概要: Large Language Models Are Not Robust Multiple Choice Selectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03882v4
• Date: Thu, 22 Feb 2024 01:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 18:39:30.686414
• Title: Large Language Models Are Not Robust Multiple Choice Selectors
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは複数の選択子にロバストでない
• Authors: Chujie Zheng, Hao Zhou, Fandong Meng, Jie Zhou, Minlie Huang
• Abstract要約: 複数選択質問(MCQ)は、大規模言語モデル(LLM)の評価において、一般的なが重要なタスク形式として機能する。 この研究は、現代のLLMが、その固有の「選択バイアス」によるオプション位置変化に対して脆弱であることを示している。 そこで本研究では,オプションIDに対する事前バイアスを全体予測分布から分離するPriDeという,ラベルのない推論時間脱バイアス手法を提案する。
• 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: Multiple choice questions (MCQs) serve as a common yet important task format in the evaluation of large language models (LLMs). This work shows that modern LLMs are vulnerable to option position changes in MCQs due to their inherent "selection bias", namely, they prefer to select specific option IDs as answers (like "Option A"). Through extensive empirical analyses with 20 LLMs on three benchmarks, we pinpoint that this behavioral bias primarily stems from LLMs' token bias, where the model a priori assigns more probabilistic mass to specific option ID tokens (e.g., A/B/C/D) when predicting answers from the option IDs. To mitigate selection bias, we propose a label-free, inference-time debiasing method, called PriDe, which separates the model's prior bias for option IDs from the overall prediction distribution. PriDe first estimates the prior by permutating option contents on a small number of test samples, and then applies the estimated prior to debias the remaining samples. We demonstrate that it achieves interpretable and transferable debiasing with high computational efficiency. We hope this work can draw broader research attention to the bias and robustness of modern LLMs.
• Abstract（参考訳）: 複数の選択質問(MCQ)は、大きな言語モデル(LLM)の評価において、一般的なが重要なタスク形式として機能する。 この研究は、現代のLCMがMCQのオプション位置変化に対して脆弱であることを示し、その固有の「選択バイアス」、すなわち、特定のオプションIDを答えとして選択することを好む("Option A" のような)。 3つのベンチマークで20個の LLM を用いた広範な実験分析を通して、この行動バイアスは LLM のトークンバイアスに起因していることを指摘し、このモデルでは、オプション ID からの回答を予測する際に、a が特定のオプション ID トークン(例えば A/B/C/D)により確率的な質量を割り当てる。 選択バイアスを軽減するために,PriDeと呼ばれるラベルのない推論時間デバイアス手法を提案し,オプションIDに対するモデルの事前バイアスを全体予測分布から分離する。 PriDeはまず、少数のテストサンプルにオプション内容を置換して事前を推定し、その後、残りのサンプルをデバイアスする前に推定を適用します。 高い計算効率で解釈可能かつ転送可能なデバイアスを実現することを実証する。 我々は、この研究が現代のllmのバイアスと堅牢性に幅広い研究の注意を向けることを望んでいる。

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