論文の概要: Fairness in Large Language Models in Three Hours

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00992v3
• Date: Thu, 8 Aug 2024 01:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 12:50:25.502967
• Title: Fairness in Large Language Models in Three Hours
• Title（参考訳）: 3時間における大規模言語モデルの公平性
• Authors: Thang Doan Viet, Zichong Wang, Minh Nhat Nguyen, Wenbin Zhang,
• Abstract要約: このチュートリアルは、大規模言語モデルに関する文献の最近の進歩を体系的に概説する。 LLMにおける公平性の概念を考察し、バイアスを評価するための戦略と公正性を促進するために設計されたアルゴリズムを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.443957114877221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable success across various domains but often lack fairness considerations, potentially leading to discriminatory outcomes against marginalized populations. Unlike fairness in traditional machine learning, fairness in LLMs involves unique backgrounds, taxonomies, and fulfillment techniques. This tutorial provides a systematic overview of recent advances in the literature concerning fair LLMs, beginning with real-world case studies to introduce LLMs, followed by an analysis of bias causes therein. The concept of fairness in LLMs is then explored, summarizing the strategies for evaluating bias and the algorithms designed to promote fairness. Additionally, resources for assessing bias in LLMs, including toolkits and datasets, are compiled, and current research challenges and open questions in the field are discussed. The repository is available at \url{https://github.com/LavinWong/Fairness-in-Large-Language-Models}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、様々な領域で顕著な成功を収めてきたが、フェアネスの考慮が欠如していることが多い。 従来の機械学習の公平さとは異なり、LLMの公正さには独自の背景、分類学、実現技術が含まれる。 本チュートリアルは,LLMを紹介する実世界のケーススタディから始まり,それに続くバイアスの原因の分析を通じて,フェアLLMに関する文献の最近の進歩を体系的に概説する。 LLMにおける公平性の概念を考察し、バイアスを評価するための戦略と公正性を促進するために設計されたアルゴリズムを要約する。 さらに、ツールキットやデータセットを含むLCMのバイアスを評価するためのリソースがコンパイルされ、この分野における現在の研究課題とオープンな疑問が議論される。 リポジトリは \url{https://github.com/LavinWong/Fairness-in-Large-Language-Models} で公開されている。

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