論文の概要: Subtle Biases Need Subtler Measures: Dual Metrics for Evaluating Representative and Affinity Bias in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14555v2
- Date: Sat, 25 May 2024 15:38:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 11:47:21.713774
- Title: Subtle Biases Need Subtler Measures: Dual Metrics for Evaluating Representative and Affinity Bias in Large Language Models
- Title（参考訳）: サブストラクタ対策が必要なサブストラクタ:大規模言語モデルにおける代表的・親和性バイアスの評価のための2つの指標
- Authors: Abhishek Kumar, Sarfaroz Yunusov, Ali Emami,
- Abstract要約: 本研究は,Large Language Models (LLMs) における2つのバイアス,代表バイアスと親和性バイアスに対処する。
我々は,これらのバイアスを測定するために,代表バイアススコア(RBS)と親和性バイアススコア(ABS)の2つの新しい指標を導入する。
我々の分析では、白人、ストレート、男性と関連する身元を選好する著名なLSMにおいて、顕著な偏見が明らかとなった。
親和性バイアスによる各モデルにおける特徴的評価パターンの解明
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.73340009530019
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research on Large Language Models (LLMs) has often neglected subtle biases that, although less apparent, can significantly influence the models' outputs toward particular social narratives. This study addresses two such biases within LLMs: representative bias, which denotes a tendency of LLMs to generate outputs that mirror the experiences of certain identity groups, and affinity bias, reflecting the models' evaluative preferences for specific narratives or viewpoints. We introduce two novel metrics to measure these biases: the Representative Bias Score (RBS) and the Affinity Bias Score (ABS), and present the Creativity-Oriented Generation Suite (CoGS), a collection of open-ended tasks such as short story writing and poetry composition, designed with customized rubrics to detect these subtle biases. Our analysis uncovers marked representative biases in prominent LLMs, with a preference for identities associated with being white, straight, and men. Furthermore, our investigation of affinity bias reveals distinctive evaluative patterns within each model, akin to `bias fingerprints'. This trend is also seen in human evaluators, highlighting a complex interplay between human and machine bias perceptions.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の研究は、しばしば微妙な偏見を無視している。
本研究は, LLM内の2つのバイアスに対処する: 代表バイアスは, LLMが特定のアイデンティティグループの経験を反映した出力を生成する傾向を示し, 特定の物語や視点に対するモデルの評価的嗜好を反映する親和性バイアスである。
本稿では,これらのバイアスを測定するために,代表バイアススコア(RBS)と親和性バイアススコア(ABS)の2つの新しい指標を紹介した。
我々の分析では、白人、ストレート、男性と関連する身元を選好する著名なLSMにおいて、顕著な偏見が明らかとなった。
さらに,親和性バイアスを調べた結果,各モデルに特徴的な評価パターンがみられた。
この傾向は人間の評価にも見られ、人間と機械の偏見の複雑な相互作用を浮き彫りにしている。
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