論文の概要: The Generation Gap: Exploring Age Bias in the Value Systems of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08760v4
• Date: Tue, 15 Oct 2024 09:10:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:59:41.681264
• Title: The Generation Gap: Exploring Age Bias in the Value Systems of Large Language Models
• Title（参考訳）: 世代ギャップ:大規模言語モデルの価値体系における年齢バイアスの探索
• Authors: Siyang Liu, Trish Maturi, Bowen Yi, Siqi Shen, Rada Mihalcea,
• Abstract要約: 特に米国人口と比較して,若年層に対するLLM(Large Language Models)値の一般的な傾向を見出した。 一般的な傾きは観察できるが、若いグループに対するこの傾きは、異なる値のカテゴリで異なることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.485974783643464
• License:
• Abstract: We explore the alignment of values in Large Language Models (LLMs) with specific age groups, leveraging data from the World Value Survey across thirteen categories. Through a diverse set of prompts tailored to ensure response robustness, we find a general inclination of LLM values towards younger demographics, especially when compared to the US population. Although a general inclination can be observed, we also found that this inclination toward younger groups can be different across different value categories. Additionally, we explore the impact of incorporating age identity information in prompts and observe challenges in mitigating value discrepancies with different age cohorts. Our findings highlight the age bias in LLMs and provide insights for future work. Materials for our analysis are available at \url{ https://github.com/MichiganNLP/Age-Bias-In-LLMs}
• Abstract（参考訳）: 我々は,大言語モデル(LLM)と特定の年齢グループとの値のアライメントについて検討し,13のカテゴリにわたる世界価値調査のデータを活用する。 反応の堅牢性を確保するために調整された多様なプロンプトを通じて、若年層、特に米国人口と比較して、LSM値の一般的な傾向を見出した。 一般的な傾きは観察できるが、若いグループに対するこの傾きは、異なる値のカテゴリで異なることが判明した。 さらに、年齢識別情報をプロンプトに取り入れることによる影響について検討し、年齢コホートによる価値の相違を緩和する上での課題を考察する。 以上の結果から,LSMの年齢バイアスが明らかとなり,今後の研究への洞察が得られた。 我々の分析材料は \url{ https://github.com/MichiganNLP/Age-Bias-In-LLMs} で入手できる。

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