論文の概要: UniBias: Unveiling and Mitigating LLM Bias through Internal Attention and FFN Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20612v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 10:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:30:10.292695
• Title: UniBias: Unveiling and Mitigating LLM Bias through Internal Attention and FFN Manipulation
• Title（参考訳）: UniBias:内部の注意とFFN操作によるLDMバイアスの発見と緩和
• Authors: Hanzhang Zhou, Zijian Feng, Zixiao Zhu, Junlang Qian, Kezhi Mao,
• Abstract要約: フィードフォワードニューラルネットワーク(FFN)とアテンションヘッドが大規模言語モデル(LLM)のバイアスをもたらすかを検討する。 これらのバイアスを軽減するために,推定のみの手法であるUniBiasを導入し,バイアス付きFFNベクトルとアテンションヘッドを効果的に識別・除去する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.04811490937078
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in various tasks using the in-context learning (ICL) paradigm. However, their effectiveness is often compromised by inherent bias, leading to prompt brittleness, i.e., sensitivity to design settings such as example selection, order, and prompt formatting. Previous studies have addressed LLM bias through external adjustment of model outputs, but the internal mechanisms that lead to such bias remain unexplored. Our work delves into these mechanisms, particularly investigating how feedforward neural networks (FFNs) and attention heads result in the bias of LLMs. By Interpreting the contribution of individual FFN vectors and attention heads, we identify the biased LLM components that skew LLMs' prediction toward specific labels. To mitigate these biases, we introduce UniBias, an inference-only method that effectively identifies and eliminates biased FFN vectors and attention heads. Extensive experiments across 12 NLP datasets demonstrate that UniBias significantly enhances ICL performance and alleviates prompt brittleness of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習(ICL)パラダイムを用いて、様々なタスクにおいて印象的な能力を示す。 しかしながら、それらの効果はしばしば固有のバイアスによって損なわれ、即ち脆さ、すなわち、例の選択、順序、即時フォーマッティングといったデザイン設定に対する感受性をもたらす。 これまでの研究では、モデル出力の外部調整を通じてLCMバイアスに対処してきたが、そのようなバイアスを引き起こす内部メカニズムは未解明のままである。 我々の研究はこれらのメカニズムを掘り下げ、特にフィードフォワードニューラルネットワーク(FFN)とアテンションヘッドがどのようにLCMのバイアスをもたらすかを調べる。 個々のFFNベクトルとアテンションヘッドの寄与を解釈することにより、特定のラベルに対するLLMの予測を歪ませる偏りのあるLLM成分を同定する。 これらのバイアスを軽減するために,推定のみの手法であるUniBiasを導入し,バイアス付きFFNベクトルとアテンションヘッドを効果的に識別・除去する。 12個のNLPデータセットにわたる大規模な実験により、UniBiasはICLの性能を大幅に向上し、LLMの脆さを緩和することが示された。

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