論文の概要: Investigating Privacy Bias in Training Data of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03735v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 12:31:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 16:28:50.664832
• Title: Investigating Privacy Bias in Training Data of Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルの学習データにおけるプライバシーバイアスの調査
• Authors: Yan Shvartzshnaider, Vasisht Duddu,
• Abstract要約: プライバシーバイアス(英: privacy bias)とは、あるコンテキスト内で情報の流れが適切に流れる際の歪を指す。 このスキューは、既存の期待に沿うか、システムの問題の症状を示すかもしれない。 文脈整合性に基づく手法を用いてプライバシーバイアスを評価する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3167450470598043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As LLMs are integrated into sociotechnical systems, it is crucial to examine the privacy biases they exhibit. A privacy bias refers to the skew in the appropriateness of information flows within a given context that LLMs acquire from large amounts of non-publicly available training data. This skew may either align with existing expectations or signal a symptom of systemic issues reflected in the training datasets. We formulate a novel research question: how can we examine privacy biases in the training data of LLMs? We present a novel approach to assess the privacy biases using a contextual integrity-based methodology to evaluate the responses from different LLMs. Our approach accounts for the sensitivity of responses across prompt variations, which hinders the evaluation of privacy biases. We investigate how privacy biases are affected by model capacities and optimizations.
• Abstract（参考訳）: LLMは社会技術システムに統合されているため、彼らが提示するプライバシーバイアスを調べることが不可欠である。 プライバシバイアス(英: privacy bias)とは、LLMが公開されていない大量のトレーニングデータから取得した、所定のコンテキスト内での情報フローの適切性における歪を指す。 このスキューは、既存の期待に沿うか、トレーニングデータセットに反映されたシステム上の問題の症状を示す可能性がある。 LLMのトレーニングデータのプライバシーバイアスをどうやって調べられるのか? 本稿では,異なるLCMからの応答を評価するためのコンテキスト整合性に基づく手法を用いて,プライバシーバイアスを評価する新しい手法を提案する。 当社のアプローチは,迅速な応答の感度を考慮し,プライバシバイアスの評価を妨げている。 モデル容量と最適化によるプライバシーバイアスの影響について検討する。

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