論文の概要: "Flex Tape Can't Fix That": Bias and Misinformation in Edited Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00180v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 19:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:19.302043
• Title: "Flex Tape Can't Fix That": Bias and Misinformation in Edited Language Models
• Title（参考訳）: "Flex Tape Can't Fix that": 編集言語モデルにおけるバイアスと誤報
• Authors: Karina Halevy, Anna Sotnikova, Badr AlKhamissi, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut,
• Abstract要約: モデル編集手法は,編集後のモデルバイアスを予期せず増幅する方法について検討する。 具体的には、人種、地理的起源、性別などの人口特性に関するバイアスに焦点を当てる。 編集されたモデルは、アジア、アフリカ、および南米の被験者の属性に対する信頼性が低下するにつれて、様々な程度にバイアスのかかる行動を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.77377809345631
• License:
• Abstract: Model editing has emerged as a cost-effective strategy to update knowledge stored in language models. However, model editing can have unintended consequences after edits are applied: information unrelated to the edits can also be changed, and other general behaviors of the model can be wrongly altered. In this work, we investigate how model editing methods unexpectedly amplify model biases post-edit. We introduce a novel benchmark dataset, Seesaw-CF, for measuring bias-related harms of model editing and conduct the first in-depth investigation of how different weight-editing methods impact model bias. Specifically, we focus on biases with respect to demographic attributes such as race, geographic origin, and gender, as well as qualitative flaws in long-form texts generated by edited language models. We find that edited models exhibit, to various degrees, more biased behavior as they become less confident in attributes for Asian, African, and South American subjects. Furthermore, edited models amplify sexism and xenophobia in text generations while remaining seemingly coherent and logical. Finally, editing facts about place of birth, country of citizenship, or gender have particularly negative effects on the model's knowledge about unrelated features like field of work.
• Abstract（参考訳）: モデル編集は、言語モデルに格納された知識を更新するためのコスト効率の良い戦略として登場した。 しかし、モデル編集は、編集に関係のない情報を変更したり、モデルの他の一般的な振る舞いを誤って変更したりすることで、意図しない結果をもたらす可能性がある。 本研究では,モデル編集手法が編集後のモデルバイアスを予期せず増幅する方法について検討する。 モデル編集におけるバイアス関連害を測定するための新しいベンチマークデータセットSeesaw-CFを導入し、異なる重み付け手法がモデルバイアスにどのように影響するかを詳細に調査する。 具体的には、人種、地理的起源、性別などの人口特性に関するバイアスと、編集された言語モデルによって生成される長文の質的欠陥に焦点を当てる。 編集されたモデルは、アジア、アフリカ、および南米の被験者の属性に対する信頼性が低下するにつれて、様々な程度にバイアスのかかる行動を示す。 さらに、編集されたモデルは、テキスト世代における性差別と異性愛を増幅する一方で、一貫性があり論理的なように見える。 最後に、出生地、市民権の国、性別に関する事実を編集することは、特に仕事の分野のような無関係な特徴に関するモデルの知識に悪影響を及ぼす。

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