論文の概要: Mitigating Biases for Instruction-following Language Models via Bias Neurons Elimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09627v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 05:49:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:05:59.053385
• Title: Mitigating Biases for Instruction-following Language Models via Bias Neurons Elimination
• Title（参考訳）: バイアスニューロン除去による指示追従言語モデルの緩和バイアス
• Authors: Nakyeong Yang, Taegwan Kang, Jungkyu Choi, Honglak Lee, Kyomin Jung,
• Abstract要約: 本稿では,命令追従設定における言語モデルのバイアスニューロンを除去するための,新しい実用的なバイアス緩和手法であるCRISPRを提案する。 CRISPRは自動的にバイアス出力を決定し、バイアス出力に影響を与えるニューロンを説明可能性法を用いてバイアスニューロンに分類する。 実験により,モデルのタスク性能と既存知識を損なうことなく,ゼロショット命令追従条件下でのバイアス軽減効果が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.865941973768905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Instruction-following language models often show undesirable biases. These undesirable biases may be accelerated in the real-world usage of language models, where a wide range of instructions is used through zero-shot example prompting. To solve this problem, we first define the bias neuron, which significantly affects biased outputs, and prove its existence empirically. Furthermore, we propose a novel and practical bias mitigation method, CRISPR, to eliminate bias neurons of language models in instruction-following settings. CRISPR automatically determines biased outputs and categorizes neurons that affect the biased outputs as bias neurons using an explainability method. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method in mitigating biases under zero-shot instruction-following settings without losing the model's task performance and existing knowledge. The experimental results reveal the generalizability of our method as it shows robustness under various instructions and datasets. Surprisingly, our method can mitigate the bias in language models by eliminating only a few neurons (at least three).
• Abstract（参考訳）: 命令追従言語モデルは、しばしば望ましくないバイアスを示す。 これらの望ましくないバイアスは、ゼロショット例のプロンプトを通じて幅広い命令が使用される言語モデルの実際の使用において加速される可能性がある。 この問題を解決するために、まずバイアス出力に大きく影響するバイアスニューロンを定義し、その存在を経験的に証明する。 さらに,命令追従設定における言語モデルのバイアスニューロンを除去するための,新しい実用的なバイアス緩和手法であるCRISPRを提案する。 CRISPRは自動的にバイアス出力を決定し、バイアス出力に影響を与えるニューロンを説明可能性法を用いてバイアスニューロンに分類する。 実験により,モデルのタスク性能と既存知識を損なうことなく,ゼロショット命令追従条件下でのバイアス軽減効果が示された。 実験の結果,様々な命令やデータセットの下で頑健性を示すため,本手法の一般化可能性を明らかにした。 驚いたことに、我々の手法は、少数のニューロン(少なくとも3つ)を除去することで、言語モデルのバイアスを軽減することができる。

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