論文の概要: COBIAS: Contextual Reliability in Bias Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14889v3
• Date: Tue, 17 Sep 2024 09:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 22:31:03.660730
• Title: COBIAS: Contextual Reliability in Bias Assessment
• Title（参考訳）: COBIAS:バイアス評価におけるコンテキスト信頼性
• Authors: Priyanshul Govil, Hemang Jain, Vamshi Krishna Bonagiri, Aman Chadha, Ponnurangam Kumaraguru, Manas Gaur, Sanorita Dey,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニング対象のWebデータからバイアスを受け取り、ステレオタイプや偏見を含むことが多い。 これらのバイアスを評価し緩和するための現在の手法はバイアスベンチマークデータセットに依存している。 本稿では,モデルが現れる可能性のあるさまざまなコンテキストを考慮し,モデルロバスト性を偏りのある文に評価するコンテキスト信頼性フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.594920595573038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often inherit biases from the web data they are trained on, which contains stereotypes and prejudices. Current methods for evaluating and mitigating these biases rely on bias-benchmark datasets. These benchmarks measure bias by observing an LLM's behavior on biased statements. However, these statements lack contextual considerations of the situations they try to present. To address this, we introduce a contextual reliability framework, which evaluates model robustness to biased statements by considering the various contexts in which they may appear. We develop the Context-Oriented Bias Indicator and Assessment Score (COBIAS) to measure a biased statement's reliability in detecting bias based on the variance in model behavior across different contexts. To evaluate the metric, we augment 2,291 stereotyped statements from two existing benchmark datasets by adding contextual information. We show that COBIAS aligns with human judgment on the contextual reliability of biased statements (Spearman's $\rho = 0.65$, $p = 3.4 * 10^{-60}$) and can be used to create reliable datasets, which would assist bias mitigation works.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニング対象のWebデータからバイアスを受け取り、ステレオタイプや偏見を含むことが多い。 これらのバイアスを評価し緩和するための現在の手法はバイアスベンチマークデータセットに依存している。 これらのベンチマークは、偏りのある文のLCMの振る舞いを観察することでバイアスを測定する。 しかし、これらの声明は、彼らが提示しようとする状況について文脈的な考察を欠いている。 そこで本稿では,モデルが現れる可能性のあるさまざまなコンテキストを考慮したモデルロバスト性をバイアス付き文に評価する,コンテキスト信頼性フレームワークを提案する。 コンテキスト指向バイアス指標と評価スコア(COBIAS)を開発し、異なるコンテキスト間のモデル行動のばらつきに基づいてバイアスを検出する際のバイアス文の信頼性を測定する。 このメトリクスを評価するために,2つの既存のベンチマークデータセットから文脈情報を追加することで,2,291個のステレオタイプステートメントを増強した。 COBIASは、バイアス付き文の文脈的信頼性に関する人間の判断(Spearman's $\rho = 0.65$, $p = 3.4 * 10^{-60}$)と一致し、バイアス軽減作業を支援する信頼性のあるデータセットを作成するために使用できることを示す。

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