論文の概要: Large Language Model (LLM) Bias Index -- LLMBI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14769v3
• Date: Fri, 29 Dec 2023 11:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 20:23:39.518957
• Title: Large Language Model (LLM) Bias Index -- LLMBI
• Title（参考訳）: Large Language Model (LLM) Bias Index -- LLMBI
• Authors: Abiodun Finbarrs Oketunji, Muhammad Anas, Deepthi Saina
• Abstract要約: LLMBI(Large Language Model Bias Index)は、大規模言語モデル(LLM)に固有のバイアスを定量化し、対処するための先駆的なアプローチである。 年齢,性別,人種的偏見に限らず,多次元の偏見を取り入れた複合スコアリングシステムを用いたLLMBIの定式化を行った。 OpenAIのAPIからの応答を用いた実証分析では,バイアス検出の代表的な方法として,高度な感情分析を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Large Language Model Bias Index (LLMBI) is a pioneering approach designed to quantify and address biases inherent in large language models (LLMs), such as GPT-4. We recognise the increasing prevalence and impact of LLMs across diverse sectors. This research introduces a novel metric, LLMBI, to systematically measure and mitigate biases potentially skewing model responses. We formulated LLMBI using a composite scoring system incorporating multiple dimensions of bias, including but not limited to age, gender, and racial biases. To operationalise this metric, we engaged in a multi-step process involving collecting and annotating LLM responses, applying sophisticated Natural Language Processing (NLP) techniques for bias detection, and computing the LLMBI score through a specially crafted mathematical formula. The formula integrates weighted averages of various bias dimensions, a penalty for dataset diversity deficiencies, and a correction for sentiment biases. Our empirical analysis, conducted using responses from OpenAI's API, employs advanced sentiment analysis as a representative method for bias detection. The research reveals LLMs, whilst demonstrating impressive capabilities in text generation, exhibit varying degrees of bias across different dimensions. LLMBI provides a quantifiable measure to compare biases across models and over time, offering a vital tool for systems engineers, researchers and regulators in enhancing the fairness and reliability of LLMs. It highlights the potential of LLMs in mimicking unbiased human-like responses. Additionally, it underscores the necessity of continuously monitoring and recalibrating such models to align with evolving societal norms and ethical standards.
• Abstract（参考訳）: LLMBI(Large Language Model Bias Index)は、GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)に固有のバイアスを定量化し、対処するための先駆的なアプローチである。 多様な分野におけるLSMの普及と影響を認識している。 本研究は,モデル応答を誘発する可能性のあるバイアスを系統的に測定し緩和する新しい計量 LLMBI を導入する。 年齢,性別,人種的偏見に限らず,多次元の偏見を取り入れた複合スコアリングシステムを用いたLSMBIの定式化を行った。 このメトリクスを運用するには, LLM応答の収集と注釈付け, バイアス検出のための洗練された自然言語処理(NLP)技術の適用, 特殊な数学的公式による LLMBI スコアの計算を含む多段階的なプロセスに携わる。 この公式は、様々なバイアス次元の重み付け平均値、データセットの多様性の欠陥に対するペナルティ、感情バイアスに対する補正を統合する。 OpenAIのAPIからの応答を用いた実証分析では,バイアス検出の代表的な方法として,高度な感情分析を採用している。 この研究は、LLMがテキスト生成において印象的な能力を示す一方で、異なる次元にまたがる様々なバイアスを示すことを明らかにしている。 LLMBIは、モデルと時間とともにバイアスを比較するための定量尺度を提供し、LLMの公平性と信頼性を高める上で、システムエンジニア、研究者、規制当局にとって重要なツールを提供する。 偏見のない人間のような反応を模倣するLLMの可能性を強調している。 さらに、社会規範や倫理基準の進化に合わせて、そのようなモデルを継続的に監視し、再検討する必要性を強調している。

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