論文の概要: Unveiling and Mitigating Bias in Large Language Model Recommendations: A Path to Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10825v3
• Date: Mon, 02 Dec 2024 07:00:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:46.430812
• Title: Unveiling and Mitigating Bias in Large Language Model Recommendations: A Path to Fairness
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル勧告におけるバイアスの発見と緩和 : 公平性への道筋
• Authors: Anindya Bijoy Das, Shahnewaz Karim Sakib,
• Abstract要約: 本研究では,LLMに基づくレコメンデーションシステムとバイアスの相互作用について検討する。 音楽、歌、書籍のレコメンデーションなど、様々な民族や文化グループに重点を置いている。 我々の発見によると、これらのシステムのバイアスは深く根深いが、迅速なエンジニアリングのような単純な介入さえも、それを大幅に減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5297361401370044
• License:
• Abstract: excel in delivering comprehensive suggestions by deeply analyzing content and user behavior. However, they often inherit biases from skewed training data, favoring mainstream content while underrepresenting diverse or non-traditional options. This study explores the interplay between bias and LLM-based recommendation systems, focusing on music, song, and book recommendations across diverse demographic and cultural groups. This paper analyzes bias in LLM-based recommendation systems across multiple models (GPT, LLaMA, and Gemini), revealing its deep and pervasive impact on outcomes. Intersecting identities and contextual factors, like socioeconomic status, further amplify biases, complicating fair recommendations across diverse groups. Our findings reveal that bias in these systems is deeply ingrained, yet even simple interventions like prompt engineering can significantly reduce it. We further propose a retrieval-augmented generation strategy to mitigate bias more effectively. Numerical experiments validate these strategies, demonstrating both the pervasive nature of bias and the impact of the proposed solutions.
• Abstract（参考訳）: コンテンツやユーザの振る舞いを深く分析することで、包括的な提案を提供することに長けています。 しかし、それらは歪んだトレーニングデータからバイアスを受け継ぎ、主流のコンテンツを好む一方で、多様な選択肢や非伝統的な選択肢を過小評価することが多い。 本研究は,音楽,歌,書籍レコメンデーションを中心に,多様な人口・文化集団を対象としたバイアスとLLMに基づくレコメンデーションシステムとの相互作用を考察する。 本稿では,複数のモデル(GPT, LLaMA, Gemini)にまたがるLLMに基づくレコメンデーションシステムのバイアスを分析する。 社会経済的地位のようなアイデンティティと文脈的要因を交わすことは、バイアスをさらに増幅し、多様なグループにわたって公正な推奨を複雑化する。 我々の発見によると、これらのシステムのバイアスは深く根深いが、迅速なエンジニアリングのような単純な介入さえも、それを大幅に減らすことができる。 さらに,より効果的にバイアスを緩和する検索強化型生成戦略を提案する。 数値実験はこれらの戦略を検証し、バイアスの広範性と提案した解の影響を実証した。

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