論文の概要: A Comprehensive Survey of Bias in LLMs: Current Landscape and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16430v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 19:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 08:21:10.229984
• Title: A Comprehensive Survey of Bias in LLMs: Current Landscape and Future Directions
• Title（参考訳）: LLMにおけるバイアスの包括的調査--現況と今後の展望
• Authors: Rajesh Ranjan, Shailja Gupta, Surya Narayan Singh,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、前例のないテキスト生成、翻訳、理解能力を提供することで、自然言語処理(NLP)の様々な応用に革命をもたらした。 彼らの広範な展開は、これらのモデルに埋め込まれたバイアスに関して、重大な懸念をもたらしました。 本稿では, LLMにおけるバイアスの包括的調査を行い, これらのバイアスに関するタイプ, ソース, 影響, 緩和戦略について, 広範なレビューを行うことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models(LLMs) have revolutionized various applications in natural language processing (NLP) by providing unprecedented text generation, translation, and comprehension capabilities. However, their widespread deployment has brought to light significant concerns regarding biases embedded within these models. This paper presents a comprehensive survey of biases in LLMs, aiming to provide an extensive review of the types, sources, impacts, and mitigation strategies related to these biases. We systematically categorize biases into several dimensions. Our survey synthesizes current research findings and discusses the implications of biases in real-world applications. Additionally, we critically assess existing bias mitigation techniques and propose future research directions to enhance fairness and equity in LLMs. This survey serves as a foundational resource for researchers, practitioners, and policymakers concerned with addressing and understanding biases in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、前例のないテキスト生成、翻訳、理解能力を提供することで、自然言語処理(NLP)の様々な応用に革命をもたらした。 しかしながら、その広範な展開は、これらのモデルに埋め込まれたバイアスに関する重大な懸念をもたらしている。 本稿では, LLMにおけるバイアスの包括的調査を行い, これらのバイアスに関するタイプ, ソース, 影響, 緩和戦略について, 広範なレビューを行うことを目的としている。 我々はバイアスをいくつかの次元に体系的に分類する。 本研究は,現在の研究成果を総合的に分析し,現実の応用におけるバイアスの影響について考察する。 さらに,既存のバイアス緩和手法を批判的に評価し,LLMの公平性と公平性を高めるための今後の研究方向を提案する。 この調査は、LLMのバイアスに対処し、理解することに関心を持つ研究者、実践者、政策立案者の基盤となるリソースとして機能する。

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