論文の概要: Taxonomy-based CheckList for Large Language Model Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10899v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 12:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 07:28:31.133913
• Title: Taxonomy-based CheckList for Large Language Model Evaluation
• Title（参考訳）: 分類学に基づく大規模言語モデル評価のためのチェックリスト
• Authors: Damin Zhang,
• Abstract要約: 我々は、自然言語の介入に人間の知識を導入し、事前訓練された言語モデル(LM)の振る舞いを研究する。 CheckListの振る舞いテストに触発されて,LMの非倫理的行動の探索と定量化を目的としたチェックリストスタイルのタスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) have been used in many downstream tasks, the internal stereotypical representation may affect the fairness of the outputs. In this work, we introduce human knowledge into natural language interventions and study pre-trained language models' (LMs) behaviors within the context of gender bias. Inspired by CheckList behavioral testing, we present a checklist-style task that aims to probe and quantify LMs' unethical behaviors through question-answering (QA). We design three comparison studies to evaluate LMs from four aspects: consistency, biased tendency, model preference, and gender preference switch. We probe one transformer-based QA model trained on SQuAD-v2 dataset and one autoregressive large language model. Our results indicate that transformer-based QA model's biased tendency positively correlates with its consistency, whereas LLM shows the opposite relation. Our proposed task provides the first dataset that involves human knowledge for LLM bias evaluation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの下流タスクで使われてきたため、内部のステレオタイプ表現は出力の公平性に影響を与える可能性がある。 本研究では、自然言語の介入に人間の知識を導入し、ジェンダーバイアスの文脈において、事前訓練された言語モデル(LM)の振る舞いを研究する。 CheckListの振る舞いテストに触発されて、質問応答(QA)を通してLMの非倫理的行動を調査し定量化することを目的としたチェックリストスタイルのタスクを提案する。 我々は、一貫性、偏り傾向、モデル嗜好、性別選好スイッチの4つの側面からLMを評価するための3つの比較研究を設計する。 本研究では,SQuAD-v2データセットでトレーニングしたトランスフォーマーベースのQAモデルと,自己回帰型大規模言語モデルを提案する。 以上の結果から, 変圧器を用いたQAモデルのバイアス傾向は, 正の相関関係を示す一方, LLMは正の相関関係を示すことがわかった。 提案課題は、LLMバイアス評価のための人間の知識を含む最初のデータセットを提供する。

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