論文の概要: Bias and Toxicity in Role-Play Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13979v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 02:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:17:38.614779
• Title: Bias and Toxicity in Role-Play Reasoning
• Title（参考訳）: ロールプレイ推論におけるバイアスと毒性
• Authors: Jinman Zhao, Zifan Qian, Linbo Cao, Yining Wang, Yitian Ding,
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)におけるロールプレイ(Role-play)は、モデルが特定の視点を採用することを可能にする重要なテクニックである。 ロールプレイは潜在的なリスクももたらします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.868242720276291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Role-play in the Large Language Model (LLM) is a crucial technique that enables models to adopt specific perspectives, enhancing their ability to generate contextually relevant and accurate responses. By simulating different roles, theis approach improves reasoning capabilities across various NLP benchmarks, making the model's output more aligned with diverse scenarios. However, in this work, we demonstrate that role-play also carries potential risks. We systematically evaluate the impact of role-play by asking the language model to adopt different roles and testing it on multiple benchmarks that contain stereotypical and harmful questions. Despite the significant fluctuations in the benchmark results in different experiments, we find that applying role-play often increases the overall likelihood of generating stereotypical and harmful outputs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)におけるロールプレイ(Role-play)は、モデルが特定の視点を適用できるようにし、文脈的に関連性があり正確な応答を生成する能力を向上する重要なテクニックである。 さまざまな役割をシミュレートすることで、theisアプローチはさまざまなNLPベンチマークにおける推論能力を改善し、モデルの出力をさまざまなシナリオに適合させる。 しかし、本研究では、ロールプレイが潜在的リスクをもたらすことも示している。 言語モデルに異なる役割を採用するよう依頼し、ステレオタイプおよび有害な質問を含む複数のベンチマークでテストすることで、ロールプレイの影響を体系的に評価する。 ベンチマーク結果の変動は異なるが、ロールプレイを適用することで、ステレオタイプや有害な出力を生成する全体的な可能性を高めることがしばしばある。

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