論文の概要: Compensatory Biases Under Cognitive Load: Reducing Selection Bias in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01740v2
- Date: Thu, 4 Apr 2024 19:54:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 18:25:45.590521
- Title: Compensatory Biases Under Cognitive Load: Reducing Selection Bias in Large Language Models
- Title（参考訳）: 認知的負荷による補償バイアス:大規模言語モデルにおける選択バイアスの低減
- Authors: J. E. Eicher, R. F. Irgolič,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は意味に基づくタスクの解釈と実行に役立っている。
本研究は、これらのバイアスを批判的に検討し、代表リスト選択タスクへの影響を定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) like gpt-3.5-turbo and claude-instant-1.2 have become instrumental in interpreting and executing semantic-based tasks. Unfortunately, these models' inherent biases, akin to human cognitive biases, adversely affect their performance. Particularly affected is object selection from lists; a fundamental operation in digital navigation and decision-making. This research critically examines these biases and quantifies the effects on a representative list selection task. To explore these biases, we conducted a series of controlled experiments, manipulating temperature, list length, object identity, object type, prompt complexity, and model. This enabled us to isolate and measure the influence of the biases on selection behavior. Our findings show that bias structure is strongly dependent on the model, with object type modulating the magnitude of the effect. With a strong primacy effect, causing the first objects in a list to be disproportionately represented in outputs. Furthermore the usage of guard rails, a prompt engineering method of ensuring a response structure, can increase bias and decrease instruction adherence when combined with a selection task. The bias is ablated when the guard rail step is separated from the list sampling step, lowering the complexity of each individual task. The implications of this research are two-fold, practically providing a guide for designing unbiased LLM applications and theoretically suggesting that LLMs experience a form of cognitive load compensated for by increasing bias.
- Abstract（参考訳）: gpt-3.5-turboやclaude-instant-1.2のような大きな言語モデル(LLM)は意味に基づくタスクの解釈や実行に役立っている。
残念なことに、これらのモデル固有のバイアスは、人間の認知バイアスに似た、パフォーマンスに悪影響を及ぼす。
特に影響を受けるのは、リストからオブジェクトを選択することであり、これはデジタルナビゲーションと意思決定における基本的な操作である。
本研究は、これらのバイアスを批判的に検討し、代表リスト選択タスクへの影響を定量化する。
これらのバイアスを探索するため,温度操作,リスト長,オブジェクト識別,オブジェクトタイプ,迅速な複雑性,モデルなど,一連の制御された実験を行った。
これにより、選択行動に対するバイアスの影響を分離し、測定することができます。
以上の結果から, モデルにバイアス構造が強く依存していることが示唆された。
強いプライマリー効果により、リストの最初のオブジェクトが不均等に出力に表現される。
さらに、応答構造を保証する素早いエンジニアリング手法であるガードレールの使用は、選択タスクと組み合わせることでバイアスを増大させ、命令の順守を低減することができる。
ガードレールステップがリストサンプリングステップから分離されるとバイアスが緩和され、個々のタスクの複雑さが低下する。
この研究の意味は2つあり、実質的には、偏見のないLLMアプリケーションを設計するためのガイドを提供し、理論的には、LLMはバイアスの増加によって補償される認知的負荷の形式を経験することを示唆している。
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