論文の概要: ConceptDrift: Uncovering Biases through the Lens of Foundational Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18970v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:04.034504
• Title: ConceptDrift: Uncovering Biases through the Lens of Foundational Models
• Title（参考訳）: ConceptDrift:基礎モデルのレンズから生物を発見
• Authors: Cristian Daniel Păduraru, Antonio Bărbălau, Radu Filipescu, Andrei Liviu Nicolicioiu, Elena Burceanu,
• Abstract要約: 本研究では,線形プローブの重み解析手法であるConceptDriftを提案する。 提案手法の有効性を実証的に証明し, バイアス増進プロンプトによるゼロショット性能を著しく向上させることにより, 提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.025665239455297
• License:
• Abstract: Datasets and pre-trained models come with intrinsic biases. Most methods rely on spotting them by analysing misclassified samples, in a semi-automated human-computer validation. In contrast, we propose ConceptDrift, a method which analyzes the weights of a linear probe, learned on top a foundational model. We capitalize on the weight update trajectory, which starts from the embedding of the textual representation of the class, and proceeds to drift towards embeddings that disclose hidden biases. Different from prior work, with this approach we can pin-point unwanted correlations from a dataset, providing more than just possible explanations for the wrong predictions. We empirically prove the efficacy of our method, by significantly improving zero-shot performance with biased-augmented prompting. Our method is not bounded to a single modality, and we experiment in this work with both image (Waterbirds, CelebA, Nico++) and text datasets (CivilComments).
• Abstract（参考訳）: データセットと事前トレーニングされたモデルには、固有のバイアスが伴う。 ほとんどの方法は、半自動化された人間-コンピュータの検証において、誤分類されたサンプルを分析してそれらを見つけることに依存している。 対照的に、線形プローブの重みを解析する手法であるConceptDriftを基礎モデル上で学習する。 私たちは、クラスのテキスト表現の埋め込みから始まり、隠れたバイアスを隠蔽する埋め込みに向かって進みます。 従来の作業とは違って、このアプローチでは、データセットから不要な相関をピンポイントし、単に誤った予測を説明できる以上のものを提供します。 提案手法の有効性を実証的に証明し, バイアス増進プロンプトによるゼロショット性能を著しく向上させることにより, 提案手法の有効性を実証した。 この手法は単一のモダリティに縛られるものではなく、画像(Waterbirds, CelebA, Nico++)とテキストデータセット(CivilComments)の両方で実験する。

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