論文の概要: BiasDPO: Mitigating Bias in Language Models through Direct Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13928v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 22:32:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.952641
• Title: BiasDPO: Mitigating Bias in Language Models through Direct Preference Optimization
• Title（参考訳）: BiasDPO: 直接参照最適化による言語モデルにおけるバイアスの緩和
• Authors: Ahmed Allam,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の進歩において重要な役割を担っているが、バイアスの持続可能性には重大な懸念がある。 本稿では、英語テキストにおけるジェンダー、人種、宗教的偏見を緩和するために、DPO(Direct Preference Optimization)を用いた新しい枠組みを提案する。 バイアスのある完了よりもバイアスの少ない損失関数を開発することで、我々のアプローチは敬意と非差別的な言語を好む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become pivotal in advancing natural language processing, yet their potential to perpetuate biases poses significant concerns. This paper introduces a new framework employing Direct Preference Optimization (DPO) to mitigate gender, racial, and religious biases in LLM-generated English text. By developing a loss function that favors less biased over biased completions, our approach cultivates a preference for respectful and non-discriminatory language in LLMs. We also contribute a manually designed dataset for training LLMs to recognize and correct biases. This dataset encompasses a diverse range of prompts paired with both biased and unbiased completions. Implementing this approach on the Microsoft Phi-2 model, we demonstrate substantial reductions in biased outputs as our model outperforms the baseline model on almost all bias benchmarks. Our model also achieves better performance compared to other open-source models on most benchmarks. By reducing biases in the language generated by the model, our study marks a significant step towards developing more ethical and socially responsible LLMs. We publicly release BiasDPO dataset on HuggingFace.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の進歩において重要な役割を担っているが、バイアスの持続可能性には重大な懸念がある。 本稿では, LLM 生成英語テキストにおける性別, 人種, 宗教的バイアスを軽減するために, DPO (Direct Preference Optimization) を用いた新しい枠組みを提案する。 バイアス付き完了よりもバイアスの少ない損失関数を開発することで、LLMにおける敬意と非差別的な言語を育むことができる。 また,LLMをトレーニングしてバイアスを認識し,修正するための,手動で設計したデータセットも提供します。 このデータセットは、バイアスとバイアスのない完了の両方と組み合わせた多様なプロンプトを含んでいる。 このアプローチをMicrosoft Phi-2モデルに実装し、ほぼ全てのバイアスベンチマークにおいてベースラインモデルよりも優れた性能を示すため、バイアス出力の大幅な削減を実証する。 また,ほとんどのベンチマークでは,他のオープンソースモデルと比較して性能が向上している。 モデルが生成する言語のバイアスを減らすことで、我々の研究はより倫理的で社会的に責任のあるLLMを開発するための重要なステップとなる。 私たちはHuggingFaceでBiasDPOデータセットを公開しています。

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