論文の概要: The Impact of Unstated Norms in Bias Analysis of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03471v3
• Date: Fri, 27 Sep 2024 13:12:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 03:26:10.572991
• Title: The Impact of Unstated Norms in Bias Analysis of Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルのバイアス解析における非定常ノルムの影響
• Authors: Farnaz Kohankhaki, D. B. Emerson, Jacob-Junqi Tian, Laleh Seyyed-Kalantari, Faiza Khan Khattak,
• Abstract要約: 事実バイアス評価はバイアスの定量化に広く用いられている手法である。 テンプレートベースのプローブは非現実的なバイアス測定につながる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03495246564946556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bias in large language models (LLMs) has many forms, from overt discrimination to implicit stereotypes. Counterfactual bias evaluation is a widely used approach to quantifying bias and often relies on template-based probes that explicitly state group membership. It measures whether the outcome of a task, performed by an LLM, is invariant to a change of group membership. In this work, we find that template-based probes can lead to unrealistic bias measurements. For example, LLMs appear to mistakenly cast text associated with White race as negative at higher rates than other groups. We hypothesize that this arises artificially via a mismatch between commonly unstated norms, in the form of markedness, in the pretraining text of LLMs (e.g., Black president vs. president) and templates used for bias measurement (e.g., Black president vs. White president). The findings highlight the potential misleading impact of varying group membership through explicit mention in counterfactual bias quantification.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のバイアスは、過度な差別から暗黙的なステレオタイプまで、多くの形式を持つ。 対実バイアス評価はバイアスの定量化に広く用いられている手法であり、しばしばグループメンバーシップを明示するテンプレートベースのプローブに依存している。 LLMによって実行されるタスクの結果が、グループメンバーシップの変更に不変であるかどうかを測定する。 この研究で、テンプレートベースのプローブが非現実的なバイアス測定につながることが判明した。 例えば、LLMは、ホワイトレースに関連するテキストを他のグループよりも高いレートで否定的にキャストしているように見える。 我々は、これは、一般的には定まっていない規範(例えば、黒人大統領対大統領)と偏差測定に用いるテンプレート(例えば、黒人大統領対大統領大統領)の事前訓練されたテキスト(例えば、黒人大統領対大統領大統領)とのミスマッチによって人工的に発生すると仮定する。 この結果は、反事実バイアス定量化における明示的な言及を通じて、様々なグループメンバーシップの潜在的な誤解を招く影響を浮き彫りにした。

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