論文の概要: SAGED: A Holistic Bias-Benchmarking Pipeline for Language Models with Customisable Fairness Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11149v3
• Date: Sat, 16 Nov 2024 00:28:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:45.905124
• Title: SAGED: A Holistic Bias-Benchmarking Pipeline for Language Models with Customisable Fairness Calibration
• Title（参考訳）: SAGED: カスタマイズ可能なフェアネス校正を備えた言語モデルのための全体論的なバイアスベンチマークパイプライン
• Authors: Xin Guan, Nathaniel Demchak, Saloni Gupta, Ze Wang, Ediz Ertekin Jr., Adriano Koshiyama, Emre Kazim, Zekun Wu,
• Abstract要約: SAGED(-Bias)はこれらの問題に対処する最初の総合的なベンチマークパイプラインである。 私たちは、Gemma2、Llama3.1、Mistral、Qwen2など、人気のある8bレベルのモデルでG20諸国でSAGEDを使用しています。 感情分析により、MistralとQwen2はGemma2やLlama3.1よりも最大差とバイアス濃度が低いが、すべてのモデルがロシアや(Qwen2を除く)中国に偏っていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.148667791480579
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• Abstract: The development of unbiased large language models is widely recognized as crucial, yet existing benchmarks fall short in detecting biases due to limited scope, contamination, and lack of a fairness baseline. SAGED(-Bias) is the first holistic benchmarking pipeline to address these problems. The pipeline encompasses five core stages: scraping materials, assembling benchmarks, generating responses, extracting numeric features, and diagnosing with disparity metrics. SAGED includes metrics for max disparity, such as impact ratio, and bias concentration, such as Max Z-scores. Noticing that assessment tool bias and contextual bias in prompts can distort evaluation, SAGED implements counterfactual branching and baseline calibration for mitigation. For demonstration, we use SAGED on G20 Countries with popular 8b-level models including Gemma2, Llama3.1, Mistral, and Qwen2. With sentiment analysis, we find that while Mistral and Qwen2 show lower max disparity and higher bias concentration than Gemma2 and Llama3.1, all models are notably biased against countries like Russia and (except for Qwen2) China. With further experiments to have models role-playing U.S. (vice-/former-) presidents, we see bias amplifies and shifts in heterogeneous directions. Moreover, we see Qwen2 and Mistral not engage in role-playing, while Llama3.1 and Gemma2 role-play Trump notably more intensively than Biden and Harris, indicating role-playing performance bias in these models.
• Abstract（参考訳）: バイアスのない大規模言語モデルの開発は極めて重要であると広く認識されているが、既存のベンチマークはスコープの制限、汚染、公平性基準の欠如によるバイアスの検出に不足している。 SAGED(-Bias)はこれらの問題に対処する最初の総合的なベンチマークパイプラインである。 パイプラインは、スクレイピング材料、ベンチマークの組み立て、レスポンスの生成、数値的な特徴の抽出、異質なメトリクスの診断の5つのコアステージを含んでいる。 SAGEDには、インパクト比やマックスZスコアなどのバイアス集中といった最大差のメトリクスが含まれている。 SAGEDは、プロンプトにおける評価ツールのバイアスと文脈バイアスが評価を歪ませる可能性があることに気付き、修正のためのデファクトブランチとベースラインキャリブレーションを実装している。 デモでは、Gemma2、Llama3.1、Mistral、Qwen2など、人気のある8bレベルのモデルでG20諸国でSAGEDを使用します。 感情分析により、MistralとQwen2はGemma2やLlama3.1よりも最大差とバイアス濃度が低いが、すべてのモデルがロシアや(Qwen2を除く)中国に偏っていることが判明した。 ロールプレイングの米国大統領をモデルとするさらなる実験により、偏見は不均一な方向に増幅しシフトする。 さらに、Qwen2 と Mistral はロールプレイングには関与せず、Llama3.1 と Gemma2 のロールプレイング・トランプはビデンやハリスよりも特に集中しており、これらのモデルにおけるロールプレイングのパフォーマンスバイアスを示している。

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