論文の概要: A Multi-LLM Debiasing Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13884v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 20:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:39:44.190334
• Title: A Multi-LLM Debiasing Framework
• Title（参考訳）: マルチLLMデバイアスフレームワーク
• Authors: Deonna M. Owens, Ryan A. Rossi, Sungchul Kim, Tong Yu, Franck Dernoncourt, Xiang Chen, Ruiyi Zhang, Jiuxiang Gu, Hanieh Deilamsalehy, Nedim Lipka,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、社会に多大な利益をもたらす可能性がある強力なツールであるが、社会的不平等を持続するバイアスを示す。 近年,マルチLLM手法への関心が高まっており,推論の質向上に有効であることが示されている。 LLMのバイアス低減を目的としたマルチLLMデバイアスフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.17156744155915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are powerful tools with the potential to benefit society immensely, yet, they have demonstrated biases that perpetuate societal inequalities. Despite significant advancements in bias mitigation techniques using data augmentation, zero-shot prompting, and model fine-tuning, biases continuously persist, including subtle biases that may elude human detection. Recent research has shown a growing interest in multi-LLM approaches, which have been demonstrated to be effective in improving the quality of reasoning and factuality in LLMs. Building on this approach, we propose a novel multi-LLM debiasing framework aimed at reducing bias in LLMs. Our work is the first to introduce and evaluate two distinct approaches within this framework for debiasing LLMs: a centralized method, where the conversation is facilitated by a single central LLM, and a decentralized method, where all models communicate directly. Our findings reveal that our multi-LLM framework significantly reduces bias in LLMs, outperforming the baseline method across several social groups.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、社会に多大な利益をもたらす可能性がある強力なツールであるが、社会的不平等を持続するバイアスを示す。 データ強化、ゼロショットプロンプト、モデル微調整を用いたバイアス緩和技術が大幅に進歩したにもかかわらず、バイアスは継続的に持続し、微妙なバイアスは人間の検出を妨げる可能性がある。 近年,LLMにおける推論や事実性の向上に有効なマルチLLMアプローチへの関心が高まっている。 本稿では,LLMのバイアス低減を目的としたマルチLLM脱バイアスフレームワークを提案する。 我々の研究は,LLMを疎結合化するための2つの異なるアプローチを初めて導入し,評価した。 我々のマルチLLMフレームワークは,LLMのバイアスを著しく低減し,複数のソーシャルグループでベースライン法よりも優れていた。

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