論文の概要: Big City Bias: Evaluating the Impact of Metropolitan Size on Computational Job Market Abilities of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08046v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 19:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 16:55:22.158086
• Title: Big City Bias: Evaluating the Impact of Metropolitan Size on Computational Job Market Abilities of Language Models
• Title（参考訳）: 大都市バイアス:大都市圏の規模が与える影響の評価 言語モデルの計算的ジョブマーケット能力
• Authors: Charlie Campanella, Rob van der Goot
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、候補者と雇用主の両方にとって、ジョブマッチングに有用な技術として登場した。 ジョブマッチングは、都市や地域など、特定の地理的位置に基づいて行われることが多い。 大規模言語モデルで符号化された大都市規模のバイアスを定量化し, ゼロショット給与, 雇用主の存在, 通勤時間予測を384大都市圏で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.01811996644995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have emerged as a useful technology for job matching, for both candidates and employers. Job matching is often based on a particular geographic location, such as a city or region. However, LLMs have known biases, commonly derived from their training data. In this work, we aim to quantify the metropolitan size bias encoded within large language models, evaluating zero-shot salary, employer presence, and commute duration predictions in 384 of the United States' metropolitan regions. Across all benchmarks, we observe negative correlations between the metropolitan size and the performance of the LLMS, indicating that smaller regions are indeed underrepresented. More concretely, the smallest 10 metropolitan regions show upwards of 300% worse benchmark performance than the largest 10.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、候補者と雇用主の両方にとって、ジョブマッチングに有用な技術として登場した。 ジョブマッチングは、都市や地域など、特定の地理的位置に基づいて行われることが多い。 しかし、LSMはトレーニングデータから得られるバイアスをよく知っている。 本研究では,大規模言語モデルで符号化された大都市規模の偏差を定量化し,ゼロショット給与,雇用主の存在,通勤時間予測を米国の384大都市圏で評価することを目的とする。 すべてのベンチマークにおいて,都市規模とLLMSの性能との間には負の相関関係がみられ,小さい領域が実際にあまり表現されていないことが示唆された。 より具体的には、最も小さな10大都市圏は、最大10大都市圏よりも300%悪いベンチマークパフォーマンスを示している。

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