論文の概要: Fairness in Large Language Models: A Taxonomic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01349v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 22:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 20:56:59.874417
• Title: Fairness in Large Language Models: A Taxonomic Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの公正性:分類学的調査
• Authors: Zhibo Chu, Zichong Wang, Wenbin Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な成功を収めている。 多くの実世界のアプリケーションで有望な性能を示したにもかかわらず、これらのアルゴリズムのほとんどは公平さを考慮に入れていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.669847575321326
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable success across various domains. However, despite their promising performance in numerous real-world applications, most of these algorithms lack fairness considerations. Consequently, they may lead to discriminatory outcomes against certain communities, particularly marginalized populations, prompting extensive study in fair LLMs. On the other hand, fairness in LLMs, in contrast to fairness in traditional machine learning, entails exclusive backgrounds, taxonomies, and fulfillment techniques. To this end, this survey presents a comprehensive overview of recent advances in the existing literature concerning fair LLMs. Specifically, a brief introduction to LLMs is provided, followed by an analysis of factors contributing to bias in LLMs. Additionally, the concept of fairness in LLMs is discussed categorically, summarizing metrics for evaluating bias in LLMs and existing algorithms for promoting fairness. Furthermore, resources for evaluating bias in LLMs, including toolkits and datasets, are summarized. Finally, existing research challenges and open questions are discussed.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な成功を収めている。 しかし、多くの実世界のアプリケーションで有望な性能を示したにもかかわらず、これらのアルゴリズムのほとんどは公平性を考慮していない。 その結果、特定のコミュニティ、特に疎外化人口に対して差別的な結果をもたらす可能性があり、公正なLLMにおいて広範な研究が進められる。 一方、LLMの公平さは、従来の機械学習の公平さとは対照的に、排他的背景、分類学、充足技術を含んでいる。 そこで本研究では, フェアLLMに関する文献の最近の進歩を概観する。 具体的には、LLMの簡単な紹介と、LLMのバイアスに寄与する要因の分析を行う。 さらに、LLMにおける公平性の概念を分類的に議論し、LLMにおけるバイアスを評価するためのメトリクスと、公正性を促進するための既存のアルゴリズムを要約する。 さらに、ツールキットやデータセットを含むLCMのバイアスを評価するためのリソースを要約する。 最後に、既存の研究課題とオープンな質問について論じる。

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