Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChatGPT Based Data Augmentation for Improved Parameter-Efficient Debiasing of LLMs

論文の概要: ChatGPT Based Data Augmentation for Improved Parameter-Efficient Debiasing of LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11764v1
Date: Mon, 19 Feb 2024 01:28:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 18:53:47.914272
Title: ChatGPT Based Data Augmentation for Improved Parameter-Efficient Debiasing of LLMs
Title（参考訳）: LLMのパラメータ効率向上のためのChatGPTに基づくデータ拡張
Authors: Pengrui Han, Rafal Kocielnik, Adhithya Saravanan, Roy Jiang, Or Sharir, Anima Anandkumar
Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は有害な社会的バイアスを示す。そこで本研究では,ChatGPTを用いて合成学習データを生成する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 69.27030571729392
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language models (LLMs), while powerful, exhibit harmful social biases. Debiasing is often challenging due to computational costs, data constraints, and potential degradation of multi-task language capabilities. This work introduces a novel approach utilizing ChatGPT to generate synthetic training data, aiming to enhance the debiasing of LLMs. We propose two strategies: Targeted Prompting, which provides effective debiasing for known biases but necessitates prior specification of bias in question; and General Prompting, which, while slightly less effective, offers debiasing across various categories. We leverage resource-efficient LLM debiasing using adapter tuning and compare the effectiveness of our synthetic data to existing debiasing datasets. Our results reveal that: (1) ChatGPT can efficiently produce high-quality training data for debiasing other LLMs; (2) data produced via our approach surpasses existing datasets in debiasing performance while also preserving internal knowledge of a pre-trained LLM; and (3) synthetic data exhibits generalizability across categories, effectively mitigating various biases, including intersectional ones. These findings underscore the potential of synthetic data in advancing the fairness of LLMs with minimal retraining cost.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は強力だが、有害な社会的バイアスを示す。遅延は計算コスト、データ制約、マルチタスク言語能力の潜在的な劣化のためにしばしば困難である。本研究は, 合成学習データの生成にChatGPTを用いた新しい手法を導入し, LLMの劣化の促進を目的とした。我々は、既知のバイアスに対して効果的なデバイアスを提供するが、問題のバイアスの事前指定を必要とするターゲットプロンプトと、いくつかのカテゴリでデバイアスを提供する一般的なプロンプトの2つの戦略を提案する。アダプタチューニングを用いたリソース効率の高いllmデバイアスを活用し,既存のデバイアスデータセットと合成データの有効性を比較した。以上の結果から,(1)ChatGPTは,他のLSMを劣化させるための高品質なトレーニングデータを効率よく生成することができること,(2)既存のLCMの内部知識を保ちながら,デバイアス性能のデータセットを超越したデータが得られること,(3)合成データはカテゴリ間での一般化性を示し,交叉性を含む様々なバイアスを効果的に軽減できることを示した。これらの結果は,LLMの公正性を最小再トレーニングコストで推し進める上での合成データの可能性を裏付けるものである。

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