論文の概要: Uncovering Biases with Reflective Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13464v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 07:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 05:15:13.554310
• Title: Uncovering Biases with Reflective Large Language Models
• Title（参考訳）: 反射型大言語モデルによるバイアスの発見
• Authors: Edward Y. Chang,
• Abstract要約: 人間のラベル付きデータのバイアスとエラーは、機械学習にとって重要な課題である。 本稿では,多種多様な視点を明らかにするために,構造化逆対話を利用した反射型LLM対話フレームワーク RLDF を提案する。 実験の結果、RDDFは人間のラベル付きデータの制限を露呈しながら、公開コンテンツの潜在的なバイアスを特定することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5200794639628032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biases and errors in human-labeled data present significant challenges for machine learning, especially in supervised learning reliant on potentially flawed ground truth data. These flaws, including diagnostic errors and societal biases, risk being propagated and amplified through models trained using maximum likelihood estimation. We present the Reflective LLM Dialogue Framework RLDF, which leverages structured adversarial dialogues between multiple instances of a single LLM or different LLMs to uncover diverse perspectives and correct inconsistencies. By conditioning LLMs to adopt opposing stances, RLDF enables systematic bias detection through conditional statistics, information theory, and divergence metrics. Experiments show RLDF successfully identifies potential biases in public content while exposing limitations in human-labeled data. Our framework supports measurable progress tracking and explainable remediation actions, offering a scalable approach for improving content neutrality through transparent, multi-perspective analysis.
• Abstract（参考訳）: 人間のラベル付きデータのバイアスとエラーは、マシンラーニング、特に潜在的に欠陥のある地上真実データに依存する教師付き学習において重要な課題を示す。 診断エラーや社会的バイアスを含むこれらの欠陥は、最大推定値を用いて訓練されたモデルを通じて伝播され、増幅される。 本稿では,LLMと異なるLLMの複数インスタンス間の構造的対角対話を利用して,多様な視点と不整合を解明する反射型LLM対話フレームワークRTDFを提案する。 LLMを反対のスタンスを採用するよう条件付けすることで、RLDFは条件付き統計、情報理論、分散メトリクスを通じて体系的なバイアス検出を可能にする。 実験の結果、RDDFは人間のラベル付きデータの制限を露呈しながら、公開コンテンツの潜在的なバイアスを特定することに成功した。 我々のフレームワークは、透明で多視点分析によるコンテンツ中立性向上のためのスケーラブルなアプローチとして、測定可能な進捗追跡と説明可能な修復行動をサポートします。

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