論文の概要: Debiasing Text Safety Classifiers through a Fairness-Aware Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13705v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 01:01:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:46:28.509162
• Title: Debiasing Text Safety Classifiers through a Fairness-Aware Ensemble
• Title（参考訳）: フェアネス・アウェア・アンサンブルによるテキスト安全分類器の劣化
• Authors: Olivia Sturman, Aparna Joshi, Bhaktipriya Radharapu, Piyush Kumar, Renee Shelby,
• Abstract要約: クローズドソーステキストセーフティ分類器における対実フェアネスを緩和する軽量後処理法を提案する。 モデルの有効性を評価するためのしきい値に依存しない2つの指標を導入し、これらの指標をFDW(Fair Data Reweighting)と組み合わせることでバイアスを軽減できることを示す。 提案手法は, モデル性能に最小限の影響を伴って, 対実的公正性の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1450827490014865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Increasing use of large language models (LLMs) demand performant guardrails to ensure the safety of inputs and outputs of LLMs. When these safeguards are trained on imbalanced data, they can learn the societal biases. We present a light-weight, post-processing method for mitigating counterfactual fairness in closed-source text safety classifiers. Our approach involves building an ensemble that not only outperforms the input classifiers and policy-aligns them, but also acts as a debiasing regularizer. We introduce two threshold-agnostic metrics to assess the counterfactual fairness of a model, and demonstrate how combining these metrics with Fair Data Reweighting (FDW) helps mitigate biases. We create an expanded Open AI dataset, and a new templated LLM-generated dataset based on user-prompts, both of which are counterfactually balanced across identity groups and cover four key areas of safety; we will work towards publicly releasing these datasets. Our results show that our approach improves counterfactual fairness with minimal impact on model performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) の使用が増加し、LLMの入力と出力の安全性を確保するために性能ガードレールが要求される。 これらのセーフガードが不均衡なデータに基づいて訓練されると、社会的バイアスを学ぶことができる。 クローズドソーステキストセーフティ分類器における対実フェアネスを緩和する軽量後処理法を提案する。 我々のアプローチは、入力分類器を上回り、ポリシーアライメントするだけでなく、デバイアスレギュレータとしても機能するアンサンブルを構築することである。 モデルの有効性を評価するためのしきい値に依存しない2つの指標を導入し、これらの指標をFDW(Fair Data Reweighting)と組み合わせることでバイアスを軽減できることを示す。 拡張されたOpen AIデータセットと、ユーザプロンプトに基づいた新しいテンプレート付きLLM生成データセットを作成します。 提案手法は, モデル性能に最小限の影響を伴って, 対実的公正性の向上を図っている。

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