論文の概要: Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14023v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 06:42:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 15:10:05.749877
- Title: Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective
- Title(参考訳): 心理学的視点からの攻撃による大規模言語モデルにおけるインシシトバイアスの評価
- Authors: Yuchen Wen, Keping Bi, Wei Chen, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng,
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルが特定のグループに対する暗黙の偏見を厳格に評価する。
我々は,4つの共通のバイアス型の評価データセットを構築した3つのアタックアプローチ,すなわちDguise,Deception,Teachingを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.34066553400108
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As Large Language Models (LLMs) become an important way of information seeking, there have been increasing concerns about the unethical content LLMs may generate. In this paper, we conduct a rigorous evaluation of LLMs' implicit bias towards certain groups by attacking them with carefully crafted instructions to elicit biased responses. Our attack methodology is inspired by psychometric principles in cognitive and social psychology. We propose three attack approaches, i.e., Disguise, Deception, and Teaching, based on which we built evaluation datasets for four common bias types. Each prompt attack has bilingual versions. Extensive evaluation of representative LLMs shows that 1) all three attack methods work effectively, especially the Deception attacks; 2) GLM-3 performs the best in defending our attacks, compared to GPT-3.5 and GPT-4; 3) LLMs could output content of other bias types when being taught with one type of bias. Our methodology provides a rigorous and effective way of evaluating LLMs' implicit bias and will benefit the assessments of LLMs' potential ethical risks.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)が情報探索の重要な手段となるにつれ、LLMが生み出す非倫理的コンテンツに対する懸念が高まっている。
本稿では,特定のグループに対するLLMの暗黙的偏見の厳密な評価を行う。
我々の攻撃手法は認知心理学と社会心理学の心理学的原理に着想を得たものである。
我々は,4つの共通のバイアス型の評価データセットを構築した3つのアタックアプローチ,すなわちDguise,Deception,Teachingを提案する。
各プロンプト攻撃はバイリンガルバージョンを持つ。
LLMの広汎な評価は、そのことを示している。
1) すべての3つの攻撃方法が効果的に機能し,特に偽装攻撃が有効である。
2) GLM-3 は GPT-3.5 や GPT-4 と比較して,攻撃の防御において最善である。
3)LLMは,1種類のバイアスで教えられる場合,他のバイアスタイプのコンテンツを出力できる。
本手法は, LLMの暗黙バイアスを評価するための厳密で効果的な方法を提供し, LLMの潜在的な倫理的リスクの評価に有効である。
関連論文リスト
- Explicit vs. Implicit: Investigating Social Bias in Large Language Models through Self-Reflection [5.800102484016876]
大規模言語モデル(LLM)は、生成されたコンテンツに様々なバイアスとステレオタイプを示すことが示されている。
本稿では, LLMにおける明示的, 暗黙的な偏見を解明するために, 社会心理学理論に基づく体系的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-04T14:08:52Z) - Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation [4.606140332500086]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、バイアスへの感受性は大きな課題となっている。
本総説では, LLMの発端から現在の緩和戦略まで, バイアスの背景を概観する。
偏りのあるLLMの倫理的および法的含意について論じ、医療や刑事司法のような現実の応用における潜在的な害を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-16T23:54:53Z) - Towards Implicit Bias Detection and Mitigation in Multi-Agent LLM Interactions [25.809599403713506]
大規模言語モデル(LLM)は、社会をシミュレートし、多様な社会的タスクを実行するために、多くの研究で採用されている。
LLMは、人為的なデータに曝されるため、社会的偏見に影響を受けやすい。
本研究では,多エージェントLDM相互作用における性バイアスの存在について検討し,これらのバイアスを軽減するための2つの方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T15:28:05Z) - A Multi-LLM Debiasing Framework [85.17156744155915]
大規模言語モデル(LLM)は、社会に多大な利益をもたらす可能性がある強力なツールであるが、社会的不平等を持続するバイアスを示す。
近年,マルチLLM手法への関心が高まっており,推論の質向上に有効であることが示されている。
LLMのバイアス低減を目的としたマルチLLMデバイアスフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T20:24:50Z) - Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。
我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。
我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T13:22:54Z) - Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models [14.279977138893846]
大規模言語モデル(LLM)は明示的な社会的バイアステストに合格するが、それでも暗黙のバイアスを課す。
我々は、暗黙のバイアスを明らかにするプロンプトベースの方法であるLSM Implicit Biasと、意思決定タスクにおける微妙な差別を検出する戦略であるLSM Decision Biasの2つの新しいバイアス対策を導入する。
これらの指標を用いて,4つの社会カテゴリーにまたがる8つの価値整合モデルにおいて,社会における傾向を反映する広汎なステレオタイプバイアスが発見された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T15:59:23Z) - GPTBIAS: A Comprehensive Framework for Evaluating Bias in Large Language
Models [83.30078426829627]
大規模言語モデル(LLM)は人気を集め、大規模なユーザコミュニティで広く採用されている。
既存の評価手法には多くの制約があり、それらの結果は限定的な解釈可能性を示している。
本稿では,LPMの高性能性を活用し,モデル内のバイアスを評価するGPTBIASというバイアス評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T12:02:14Z) - Exploring the Jungle of Bias: Political Bias Attribution in Language Models via Dependency Analysis [86.49858739347412]
大規模言語モデル(LLM)は、これらのモデルにおけるバイアスの頻度とその緩和に関する激しい議論を引き起こしている。
本稿では,意思決定プロセスに寄与する属性の抽出と仲介を行うためのプロンプトベースの手法を提案する。
観察された異なる治療は、少なくとも部分的には、属性の相違とモデルの相違によるものであることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T00:02:25Z) - Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey [73.87651986156006]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のバイアス評価と緩和手法に関する総合的な調査を行う。
まず、自然言語処理における社会的偏見と公平性の概念を統合し、形式化し、拡張する。
次に,3つの直感的な2つのバイアス評価法と1つの緩和法を提案し,文献を統一する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T00:32:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。