論文の概要: Social Bias Probing: Fairness Benchmarking for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09090v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 16:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 15:21:11.577549
• Title: Social Bias Probing: Fairness Benchmarking for Language Models
• Title（参考訳）: 社会的バイアス調査: 言語モデルの公平性ベンチマーク
• Authors: Marta Marchiori Manerba, Karolina Sta\'nczak, Riccardo Guidotti, Isabelle Augenstein
• Abstract要約: 本稿では,社会的バイアスに対する言語モデル探索のための独自のフレームワークを提案する。 我々は,言語モデルの一般関連を分析するための探索データセットを収集し,社会的カテゴリ,アイデンティティ,ステレオタイプなどの軸に沿って収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.5644008956526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have been shown to encode a variety of social biases, which carries the risk of downstream harms. While the impact of these biases has been recognized, prior methods for bias evaluation have been limited to binary association tests on small datasets, offering a constrained view of the nature of societal biases within language models. In this paper, we propose an original framework for probing language models for societal biases. We collect a probing dataset to analyze language models' general associations, as well as along the axes of societal categories, identities, and stereotypes. To this end, we leverage a novel perplexity-based fairness score. We curate a large-scale benchmarking dataset addressing drawbacks and limitations of existing fairness collections, expanding to a variety of different identities and stereotypes. When comparing our methodology with prior work, we demonstrate that biases within language models are more nuanced than previously acknowledged. In agreement with recent findings, we find that larger model variants exhibit a higher degree of bias. Moreover, we expose how identities expressing different religions lead to the most pronounced disparate treatments across all models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、下流の危害のリスクを負う様々な社会バイアスを符号化することが示されている。 これらのバイアスの影響は認識されているが、以前のバイアス評価手法は小さなデータセット上でのバイナリアソシエーションテストに限られており、言語モデルにおける社会的バイアスの性質の制約されたビューを提供する。 本稿では,社会バイアスに対する言語モデル探索のためのフレームワークを提案する。 我々は,言語モデルの一般関連を分析するための探索データセットを収集し,社会的カテゴリ,アイデンティティ,ステレオタイプなどの軸に沿って収集する。 この目的のために、我々は新しいパープレキシティに基づくフェアネススコアを利用する。 我々は、既存のフェアネスコレクションの欠点や制限に対処する大規模なベンチマークデータセットをキュレートし、さまざまなアイデンティティやステレオタイプに拡張する。 我々の方法論を先行研究と比較すると、言語モデル内のバイアスは以前認められたよりもニュアンスが強いことが分かる。 最近の研究結果と一致して、より大きなモデル変種はより高いバイアスを示すことが判明した。 さらに,異なる宗教を表わすアイデンティティが,どのモデルにおいても最も明瞭な異質な治療につながることを明らかにする。

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