論文の概要: Investigating Implicit Bias in Large Language Models: A Large-Scale Study of Over 50 LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12864v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 03:43:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:22:11.583844
• Title: Investigating Implicit Bias in Large Language Models: A Large-Scale Study of Over 50 LLMs
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける命令バイアスの調査:50 LLM以上の大規模研究
• Authors: Divyanshu Kumar, Umang Jain, Sahil Agarwal, Prashanth Harshangi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクで採用されている。 最近の研究では、LLMは明示的な偏見評価をパスしても暗黙の偏見を抑えることができることが示されている。 この研究は、新しい言語モデルやより大きな言語モデルが自動的にバイアスを減らさないことを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) are being adopted across a wide range of tasks, including decision-making processes in industries where bias in AI systems is a significant concern. Recent research indicates that LLMs can harbor implicit biases even when they pass explicit bias evaluations. Building upon the frameworks of the LLM Implicit Association Test (IAT) Bias and LLM Decision Bias, this study highlights that newer or larger language models do not automatically exhibit reduced bias; in some cases, they displayed higher bias scores than their predecessors, such as in Meta's Llama series and OpenAI's GPT models. This suggests that increasing model complexity without deliberate bias mitigation strategies can unintentionally amplify existing biases. The variability in bias scores within and across providers underscores the need for standardized evaluation metrics and benchmarks for bias assessment. The lack of consistency indicates that bias mitigation is not yet a universally prioritized goal in model development, which can lead to unfair or discriminatory outcomes. By broadening the detection of implicit bias, this research provides a more comprehensive understanding of the biases present in advanced models and underscores the critical importance of addressing these issues to ensure the development of fair and responsible AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、AIシステムのバイアスが重要な懸念事項である業界における意思決定プロセスを含む、幅広いタスクで採用されている。 最近の研究では、LLMは明示的な偏見評価をパスしても暗黙の偏見を抑えることができることが示されている。 LLM Implicit Association Test (IAT) Bias と LLM Decision Bias のフレームワークをベースとしたこの研究は、新しい言語モデルやより大きな言語モデルが自動的にバイアスを減らさないことを強調し、場合によっては、MetaのLlamaシリーズやOpenAIのGPTモデルなど、前者よりも高いバイアススコアを示した。 これは、故意のバイアス軽減戦略を使わずにモデルの複雑さを増大させることが、意図せずに既存のバイアスを増幅する可能性があることを示唆している。 プロバイダ内およびプロバイダ間のバイアススコアの変動は、バイアス評価のための標準化された評価指標とベンチマークの必要性を浮き彫りにしている。 一貫性の欠如は、バイアス緩和がモデル開発における普遍的に優先される目標ではないことを示している。 この研究は、暗黙のバイアスの検出を広げることで、先進的なモデルに存在するバイアスをより包括的に理解し、公平で責任あるAIシステムの開発を保証するためにこれらの問題に取り組むことの重要性を強調します。

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