論文の概要: Deceiving to Enlighten: Coaxing LLMs to Self-Reflection for Enhanced Bias Detection and Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10160v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 22:18:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 18:41:41.616321
- Title: Deceiving to Enlighten: Coaxing LLMs to Self-Reflection for Enhanced Bias Detection and Mitigation
- Title（参考訳）: 悟りの喪失:LLMを自己反射にコアックスしてバイアス検出と緩和を促進
- Authors: Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Shuirong Cao,
- Abstract要約: 大規模な言語モデルにはバイアスやステレオタイプが組み込まれており、有害なユーザエクスペリエンスや社会的結果につながる可能性がある。
本稿では,LLMに自己回帰とバイアス認識のメカニズムを持たせることの重要性を強調した。
我々の実験は、LLMに、生成されたコンテンツが自身の見解を表現していないことを伝え、バイアスについて質問することで、バイアスを特定し、対処する能力が向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) embed complex biases and stereotypes that can lead to detrimental user experiences and societal consequences, often without conscious awareness from the models themselves. This paper emphasizes the importance of equipping LLMs with mechanisms for better self-reflection and bias recognition. Our experiments demonstrate that by informing LLMs that their generated content does not represent their own views and questioning them about bias, their capability to identify and address biases improves. This enhancement is attributed to the internal attention mechanisms and potential internal sensitivity policies of LLMs. Building upon these findings, we propose a novel method to diminish bias in LLM outputs. This involves engaging LLMs in multi-role scenarios acting as different roles where they are tasked for bias exposure, with a role of an impartial referee in the end of each loop of debate. A ranking scoring mechanism is employed to quantify bias levels, enabling more refined reflections and superior output quality. Comparative experimental results confirm that our method outperforms existing approaches in reducing bias, making it a valuable contribution to efforts towards more ethical AI systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)には複雑なバイアスとステレオタイプが組み込まれており、しばしばモデル自体から意識的に意識されることなく、有害なユーザエクスペリエンスや社会的結果をもたらす可能性がある。
本稿では,LLMに自己回帰とバイアス認識のメカニズムを持たせることの重要性を強調した。
我々の実験は、LLMに、生成されたコンテンツが自身の見解を表現していないことを伝え、バイアスについて質問することで、バイアスを特定し、対処する能力が向上することを示した。
この増強は、LPMの内部の注意機構と潜在的内部感度ポリシーに起因する。
これらの知見に基づいて, LLM出力のバイアスを低減させる新しい手法を提案する。
これには、複数のロールシナリオにおけるLCMの関与が、それぞれの議論のループの終わりに公平な審判の役割を持つバイアス露光のタスクを行う、異なる役割として機能する。
ランキングスコア機構を用いてバイアスレベルを定量化し、より洗練された反射と優れた出力品質を実現する。
比較実験の結果,本手法はバイアス低減の既存手法よりも優れており,より倫理的なAIシステムへの取り組みに有益であることが明らかとなった。
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