論文の概要: FairPIVARA: Reducing and Assessing Biases in CLIP-Based Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19474v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 00:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:57:44.804843
• Title: FairPIVARA: Reducing and Assessing Biases in CLIP-Based Multimodal Models
• Title（参考訳）: FairPIVARA:CLIPに基づくマルチモーダルモデルにおけるバイアスの低減と評価
• Authors: Diego A. B. Moreira, Alef Iury Ferreira, Gabriel Oliveira dos Santos, Luiz Pereira, João Medrado Gondim, Gustavo Bonil, Helena Maia, Nádia da Silva, Simone Tiemi Hashiguti, Jefersson A. dos Santos, Helio Pedrini, Sandra Avila,
• Abstract要約: 視覚言語モデルにおける4種類の識別実践を評価した。 特徴埋め込みの最も影響の大きい次元を除去し,FairPItheraを提案する。 FairPItheraの応用により、観測されたバイアスの最大98%が大幅に削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.877402808887247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite significant advancements and pervasive use of vision-language models, a paucity of studies has addressed their ethical implications. These models typically require extensive training data, often from hastily reviewed text and image datasets, leading to highly imbalanced datasets and ethical concerns. Additionally, models initially trained in English are frequently fine-tuned for other languages, such as the CLIP model, which can be expanded with more data to enhance capabilities but can add new biases. The CAPIVARA, a CLIP-based model adapted to Portuguese, has shown strong performance in zero-shot tasks. In this paper, we evaluate four different types of discriminatory practices within visual-language models and introduce FairPIVARA, a method to reduce them by removing the most affected dimensions of feature embeddings. The application of FairPIVARA has led to a significant reduction of up to 98% in observed biases while promoting a more balanced word distribution within the model. Our model and code are available at: https://github.com/hiaac-nlp/FairPIVARA.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデルの大幅な進歩と広範囲な利用にもかかわらず、多くの研究がそれらの倫理的意味に対処してきた。 これらのモデルは、しばしば急いでレビューされたテキストと画像データセットからの広範なトレーニングデータを必要とし、高度に不均衡なデータセットと倫理的懸念をもたらす。 さらに、最初は英語でトレーニングされたモデルは、CLIPモデルのような他の言語で微調整されることが多い。 CAPIVARAはポルトガル語に適応したCLIPベースのモデルで、ゼロショットタスクでは強力なパフォーマンスを示している。 本稿では,視覚言語モデルにおける4種類の差別的実践を評価し,特徴埋め込みの最も影響の大きい次元を取り除き,それらを減らす方法であるFairPIVARAを導入する。 FairPIVARAの適用により、観測されたバイアスの最大98%が大幅に削減され、モデル内でよりバランスの取れた単語の分布が促進された。 私たちのモデルとコードは、https://github.com/hiaac-nlp/FairPIVARA.comで利用可能です。

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