論文の概要: Not All Bias is Bad: Balancing Rational Deviations and Cognitive Biases in Large Language Model Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10999v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 16:25:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 19:32:56.977706
- Title: Not All Bias is Bad: Balancing Rational Deviations and Cognitive Biases in Large Language Model Reasoning
- Title(参考訳): すべてのバイアスは悪いものではない - 大規模言語モデル推論における合理的偏差と認知バイアスのバランスをとる
- Authors: Liman Wang, Hanyang Zhong,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の意思決定過程におけるバイアスの役割について検討する。
合理的な偏差を調べることで、バランスの取れた場合の潜在的なメリットを強調します。
我々は,モデレーションの概念と禁忌オプションを導入し,不確実な解答をLLMが拒否できるようにする。
- 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: This paper investigates the nuanced role of biases in the decision-making processes of large language models (LLMs). While conventional research typically aims to eliminate all biases, our study reveals that not all biases are detrimental. By examining rational deviations, involving heuristic shortcuts that enhance decision-making efficiency, we highlight their potential benefits when properly balanced. We introduce the concepts of heuristic moderation and an abstention option, allowing LLMs to abstain from answering when uncertain, thereby reducing error rates and improving decision accuracy. Using our newly developed BRD (Balance Rational Deviations) dataset, our findings demonstrate that appropriately scaled bias inspection enhances model performance and aligns LLM decision-making more closely with human reasoning. This balance improves the reliability and trustworthiness of LLMs and suggests new strategies for future enhancements. Our work offers a fresh perspective on leveraging biases constructively to enhance the practical applications of LLMs, from conversational agents to decision support systems and beyond.
- Abstract(参考訳): 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の意思決定過程におけるバイアスの役割について検討する。
従来の研究では、すべてのバイアスを除去することを目的としていますが、私たちの研究はすべてのバイアスが有害であるわけではありません。
合理的な逸脱を検証し、意思決定効率を高めるヒューリスティックなショートカットを伴って、適切にバランスをとれば、その潜在的なメリットを強調します。
我々は、ヒューリスティックなモデレーションの概念と、停止オプションを導入し、不確実な場合のLLMの応答を阻止し、エラー率を低減し、意思決定精度を向上させる。
新たに開発したBRD(Balance Rational Deviations)データセットを用いて、適切なスケールのバイアス検査によってモデル性能が向上し、LLM決定が人間の推論とより密に一致していることを示す。
このバランスはLLMの信頼性と信頼性を改善し、今後の強化に向けた新たな戦略を提案する。
我々の研究は、会話エージェントから意思決定支援システムに至るまで、LLMの実践的応用を強化するために、構成的にバイアスを活用する新しい視点を提供する。
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