論文の概要: Large Language Models Still Exhibit Bias in Long Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17519v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 13:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:04.386355
• Title: Large Language Models Still Exhibit Bias in Long Text
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは長文でまだバイアスを排除している
• Authors: Wonje Jeung, Dongjae Jeon, Ashkan Yousefpour, Jonghyun Choi,
• Abstract要約: 大規模言語モデルにおけるバイアスを評価するフレームワークであるLong Text Fairness Test (LTF-TEST)を紹介する。 LTF-TESTはモデル応答とそれらの背後にある推論の両方を評価することで、単純な応答では検出が難しい微妙なバイアスを明らかにする。 FT-REGARD(FT-REGARD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.338308312117901
• License:
• Abstract: Existing fairness benchmarks for large language models (LLMs) primarily focus on simple tasks, such as multiple-choice questions, overlooking biases that may arise in more complex scenarios like long-text generation. To address this gap, we introduce the Long Text Fairness Test (LTF-TEST), a framework that evaluates biases in LLMs through essay-style prompts. LTF-TEST covers 14 topics and 10 demographic axes, including gender and race, resulting in 11,948 samples. By assessing both model responses and the reasoning behind them, LTF-TEST uncovers subtle biases that are difficult to detect in simple responses. In our evaluation of five recent LLMs, including GPT-4o and LLaMa3, we identify two key patterns of bias. First, these models frequently favor certain demographic groups in their responses. Second, they show excessive sensitivity toward traditionally disadvantaged groups, often providing overly protective responses while neglecting others. To mitigate these biases, we propose FT-REGARD, a finetuning approach that pairs biased prompts with neutral responses. FT-REGARD reduces gender bias by 34.6% and improves performance by 1.4 percentage points on the BBQ benchmark, offering a promising approach to addressing biases in long-text generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の既存の公正性ベンチマークは、主に、長文生成のようなより複雑なシナリオで発生するバイアスを見渡す、複数選択の質問のような単純なタスクに焦点を当てている。 このギャップに対処するため,Long Text Fairness Test (LTF-TEST) を導入する。 LTF-TESTは、性別や人種を含む14のトピックと10の人口動態をカバーし、11,948のサンプルを得た。 LTF-TESTはモデル応答とそれらの背後にある推論の両方を評価することで、単純な応答では検出が難しい微妙なバイアスを明らかにする。 GPT-4o と LLaMa3 を含む最近の5つの LLM の評価において, バイアスの2つの重要なパターンを同定した。 第一に、これらのモデルはしばしばその反応における特定の人口集団を好んでいる。 第二に、伝統的に不利なグループに対して過度な感受性を示し、しばしば他人を無視しながら過度に保護的な反応を与える。 これらのバイアスを軽減するために, FT-REGARDを提案する。 FT-REGARDは、性別バイアスを34.6%削減し、BBQベンチマークで1.4ポイント改善し、長文生成タスクにおけるバイアスに対処するための有望なアプローチを提供する。

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