論文の概要: Generative Language Models Exhibit Social Identity Biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15819v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 11:19:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 12:20:53.117428
• Title: Generative Language Models Exhibit Social Identity Biases
• Title（参考訳）: 生成言語モデルが社会的アイデンティティのバイアスを表わす
• Authors: Tiancheng Hu, Yara Kyrychenko, Steve Rathje, Nigel Collier, Sander van der Linden, Jon Roozenbeek,
• Abstract要約: 56大言語モデルにおいて,内集団の連帯性と外集団の敵意,基本的社会的アイデンティティバイアスが存在するか否かを検討する。 ほぼすべての基礎言語モデルといくつかの命令微調整モデルは、文の完全化を促すと、明らかな非群陽性および非群陰性な関連を示す。 現代の言語モデルは,人間と同等の社会的アイデンティティバイアスを示すことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.307292780517653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The surge in popularity of large language models has given rise to concerns about biases that these models could learn from humans. We investigate whether ingroup solidarity and outgroup hostility, fundamental social identity biases known from social psychology, are present in 56 large language models. We find that almost all foundational language models and some instruction fine-tuned models exhibit clear ingroup-positive and outgroup-negative associations when prompted to complete sentences (e.g., "We are..."). Our findings suggest that modern language models exhibit fundamental social identity biases to a similar degree as humans, both in the lab and in real-world conversations with LLMs, and that curating training data and instruction fine-tuning can mitigate such biases. Our results have practical implications for creating less biased large-language models and further underscore the need for more research into user interactions with LLMs to prevent potential bias reinforcement in humans.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの人気が高まったことで、これらのモデルが人間から学べるバイアスに関する懸念が高まっている。 56大言語モデルに内集団連帯性と外集団敵意,社会心理学から知られている基本的社会的アイデンティティバイアスが存在するか否かを検討する。 ほぼすべての基礎言語モデルといくつかの命令微調整モデルは、文の完全化を促されたときに、明確な非群陽性および非群陰性な関連を示す(例:「我々は...」)。 この結果から,現代の言語モデルでは,実験室でも実世界のLLMとの会話においても,人間と同じ程度に基本的な社会的アイデンティティバイアスが示され,学習データと微調整のキュレーションにより,そのようなバイアスが軽減されることが示唆された。 以上の結果から,LLMとユーザインタラクションのさらなる研究の必要性が示唆された。

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