論文の概要: Reasoning Beyond Bias: A Study on Counterfactual Prompting and Chain of Thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08651v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 10:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 15:57:38.980001
• Title: Reasoning Beyond Bias: A Study on Counterfactual Prompting and Chain of Thought Reasoning
• Title（参考訳）: バイアスを超えた推論:思考推論の反実的プロンプトと連鎖に関する研究
• Authors: Kyle Moore, Jesse Roberts, Thao Pham, Douglas Fisher,
• Abstract要約: 回答の選択肢によって学習された規則性の違いは、モデルの好みを予測し、人間のテストテイク戦略を反映していることが示される。 我々は2つの新しい方法を紹介した: 思考の連鎖(CoT)と素素数CoT(Agnostically Primed CoT)による反実的プロンプト(APriCoT)である。 以上の結果から,予測バイアスの緩和には「システム-2」のようなプロセスが必要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models are known to absorb biases from their training data, leading to predictions driven by statistical regularities rather than semantic relevance. We investigate the impact of these biases on answer choice preferences in the Massive Multi-Task Language Understanding (MMLU) task. Our findings reveal that differences in learned regularities across answer options are predictive of model preferences and mirror human test-taking strategies. To address this issue, we introduce two novel methods: Counterfactual Prompting with Chain of Thought (CoT) and Counterfactual Prompting with Agnostically Primed CoT (APriCoT). We demonstrate that while Counterfactual Prompting with CoT alone is insufficient to mitigate bias, our novel Primed Counterfactual Prompting with CoT approach effectively reduces the influence of base-rate probabilities while improving overall accuracy. Our results suggest that mitigating bias requires a "System-2" like process and that CoT reasoning is susceptible to confirmation bias under some prompting methodologies. Our contributions offer practical solutions for developing more robust and fair language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、トレーニングデータからバイアスを吸収することが知られており、意味的関連性よりも統計的規則性によって駆動される予測につながっている。 MMLU(Massive Multi-Task Language Understanding)タスクにおいて,これらのバイアスが回答選択選択に与える影響について検討する。 その結果,解答オプション間の学習規則の相違は,モデルの選好を予測し,人間の試行戦略を反映していることが判明した。 この問題に対処するため,2つの新しい手法として,CoT(Chain of Thought)とAgnostically Primed CoT(Agnostically Primed CoT)の2つを紹介した。 提案手法は,CoTだけではバイアスを軽減するには不十分であるが,本手法では,ベースレートの確率の影響を効果的に低減し,全体的な精度を向上する。 以上の結果から,予測バイアスの緩和には「システム-2」のようなプロセスが必要であることが示唆された。 私たちのコントリビューションは、より堅牢で公正な言語モデルを開発するための実用的なソリューションを提供します。

関連論文リスト

• Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods [59.779795063072655]
  CoT(Chain-of-Thought)の促進とその変種は、多段階推論問題を解決する効果的な方法として人気を集めている。 統計的推定の観点からCoTのプロンプトを解析し,その複雑さを包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T04:07:18Z)
• Projective Methods for Mitigating Gender Bias in Pre-trained Language Models [10.418595661963062]
  プロジェクティブメソッドは実装が高速で、少数の保存されたパラメータを使用し、既存のモデルパラメータを更新しない。 射影法は内在バイアスと下流バイアス軽減の両方に有効であるが, 両者の結果は必ずしも相関しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T17:49:31Z)
• Take Care of Your Prompt Bias! Investigating and Mitigating Prompt Bias in Factual Knowledge Extraction [56.17020601803071]
  近年の研究では、事前学習言語モデル(PLM)が、事実知識抽出において「急激なバイアス」に悩まされていることが示されている。 本稿では,突発バイアスを徹底的に調査し緩和することにより,既存のベンチマークの信頼性を向上させることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T02:04:35Z)
• Prototype-based Aleatoric Uncertainty Quantification for Cross-modal Retrieval [139.21955930418815]
  クロスモーダル検索手法は、共通表現空間を共同学習することにより、視覚と言語モダリティの類似性関係を構築する。 しかし、この予測は、低品質なデータ、例えば、腐敗した画像、速いペースの動画、詳細でないテキストによって引き起こされるアレタリック不確実性のために、しばしば信頼性が低い。 本稿では, 原型に基づくAleatoric Uncertainity Quantification (PAU) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T09:41:19Z)
• HANS, are you clever? Clever Hans Effect Analysis of Neural Systems [1.6267479602370545]
  大規模言語モデル(It-LLM)は、認知状態、意図、そしてすべての人々の反応を推論する優れた能力を示しており、人間は日々の社会的相互作用を効果的にガイドし理解することができる。 モデル能力の確固たる評価を構築するために、MCQ(Multiple-choice Question)ベンチマークがいくつか提案されている。 しかし、初期の研究は、I-LLMに固有の「順序バイアス」があることを示しており、適切な評価に挑戦している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T20:52:18Z)
• Fairness-guided Few-shot Prompting for Large Language Models [93.05624064699965]
  インコンテキスト学習は、トレーニング例、例えば順、プロンプトフォーマットのバリエーションによって、高い不安定性に悩まされる可能性がある。 ラベルや属性に対する固定的なプロンプトの予測バイアスを評価するための指標を導入する。 そこで本研究では,テキスト内学習の性能向上のための最寄りのプロンプトを特定するための,欲求探索に基づく新しい探索手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T12:28:25Z)
• Delving into Identify-Emphasize Paradigm for Combating Unknown Bias [52.76758938921129]
  同定精度を高めるため,有効バイアス強調スコアリング法(ECS)を提案する。 また, マイニングされたバイアスアライメントとバイアスコンプリケート試料のコントリビューションのバランスをとるために, 勾配アライメント(GA)を提案する。 様々な環境で複数のデータセットで実験を行い、提案されたソリューションが未知のバイアスの影響を軽減することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T14:50:24Z)
• ADEPT: A DEbiasing PrompT Framework [49.582497203415855]
  ファインタニングは文脈化された単語の埋め込みを曖昧にするための応用手法である。 意味的な意味を持つ個別のプロンプトは、タスクを乱すのに有効であることが示されている。 本稿では, PLM をデバイアス化する方法であるADEPT を提案し, バイアス除去と表現能力の確保の微妙なバランスを維持しながら, 即時チューニングによる PLM のデバイアス化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T08:41:40Z)

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。