論文の概要: Self-Reflection Makes Large Language Models Safer, Less Biased, and Ideologically Neutral

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10400v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 09:33:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:05:32.237002
• Title: Self-Reflection Makes Large Language Models Safer, Less Biased, and Ideologically Neutral
• Title（参考訳）: 自己回帰は、大きな言語モデルを犠牲にし、バイアスを減らし、イデオロギー的に中立にする
• Authors: Fengyuan Liu, Nouar AlDahoul, Gregory Eady, Yasir Zaki, Talal Rahwan,
• Abstract要約: 自己回帰はより安全になり(毒性のないものは97.8%、毒性のないものは75.8%)、バイアスの少ない(77%、偏りのないものは94.3%)、イデオロギー的に中立な反応(党派寄りの反応は100%、非党派的な反応は87.7%)であることが示される。 本稿は,大規模言語モデルの展開における本研究の意義について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.472830326343432
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• Abstract: Previous studies proposed that the reasoning capabilities of large language models (LLMs) can be improved through self-reflection, i.e., letting LLMs reflect on their own output to identify and correct mistakes in the initial responses. However, earlier experiments offer mixed results when it comes to the benefits of self-reflection. Furthermore, prior studies on self-reflection are predominantly concerned with the reasoning capabilities of models, ignoring the potential for self-reflection in safety, bias, and ideological leaning. Here, by conducting a series of experiments testing LLM's self-reflection capability in various tasks using a variety of prompts and different LLMs, we make several contributions to the literature. First, we reconcile conflicting findings regarding the benefit of self-reflection, by demonstrating that the outcome of self-reflection is sensitive to prompt wording -- both the original prompt that are used to elicit an initial answer and the subsequent prompt used to self-reflect. Specifically, although self-reflection may improve the reasoning capability of LLMs when the initial response is simple, the technique cannot improve upon the state-of-the-art chain-of-thought (CoT) prompting. Second, we show that self-reflection can lead to safer (75.8\% reduction in toxic responses while preserving 97.8\% non-toxic ones), less biased (77\% reduction in gender biased responses, while preserving 94.3\% unbiased ones), and more ideologically neutral responses (100\% reduction in partisan leaning response, while preserving 87.7\% non-partisan ones). The paper concludes by discussing the implications of our findings on the deployment of large language models. We release our experiments at https://github.com/Michael98Liu/self-reflection.
• Abstract（参考訳）: 以前の研究では、LLMが自身の出力を反射させて初期応答の誤りを識別し、正すことによって、大きな言語モデル(LLM)の推論能力を改善することが提案されていた。 しかし、初期の実験は自己回帰の利点に関して、様々な結果をもたらす。 さらに、自己回帰に関する先行研究は、安全性、バイアス、イデオロギー的傾きにおける自己回帰の可能性を無視して、モデルの推論能力に主に関係している。 そこで本研究では,様々なプロンプトと異なるLSMを用いて,LLMの自己回帰能力をテストする一連の実験を行い,文献にいくつかの貢献を行う。 まず, 自己反省の利益に関する矛盾する知見を整理し, 自己反省の結果が即発的な発話に敏感であることを示す。 特に、自己回帰は、初期応答が単純であるときにLCMの推論能力を改善するかもしれないが、この技術は最先端のチェーン・オブ・シークレット(CoT)のプロンプトによって改善できない。 第2に、自己回帰はより安全(有害反応は75.8.%、非毒性反応は97.8.%、偏りは77.%、非偏り反応は94.3.%)、イデオロギー的に中立(偏り反応は100.%、非偏り反応は87.7.%)となる。 本稿は,大規模言語モデルの展開における本研究の意義について論じる。 実験はhttps://github.com/Michael98Liu/self-reflection.comで公開しています。

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