論文の概要: Mitigating Bias in Queer Representation within Large Language Models: A Collaborative Agent Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07656v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:57.801143
• Title: Mitigating Bias in Queer Representation within Large Language Models: A Collaborative Agent Approach
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるクイア表現におけるバイアスの緩和:協調的エージェントアプローチ
• Authors: Tianyi Huang, Arya Somasundaram,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば代名詞の用法においてバイアスを持続させ、キーア個人を誤って表現したり排除したりする。 本稿では、LLM出力における偏り付き代名詞の使用の特定の問題、特に伝統的性別付き代名詞の不適切な使用について論じる。 本稿では,これらのバイアスを軽減するための協調的エージェントパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often perpetuate biases in pronoun usage, leading to misrepresentation or exclusion of queer individuals. This paper addresses the specific problem of biased pronoun usage in LLM outputs, particularly the inappropriate use of traditionally gendered pronouns ("he," "she") when inclusive language is needed to accurately represent all identities. We introduce a collaborative agent pipeline designed to mitigate these biases by analyzing and optimizing pronoun usage for inclusivity. Our multi-agent framework includes specialized agents for both bias detection and correction. Experimental evaluations using the Tango dataset-a benchmark focused on gender pronoun usage-demonstrate that our approach significantly improves inclusive pronoun classification, achieving a 32.6 percentage point increase over GPT-4o in correctly disagreeing with inappropriate traditionally gendered pronouns $(\chi^2 = 38.57, p < 0.0001)$. These results accentuate the potential of agent-driven frameworks in enhancing fairness and inclusivity in AI-generated content, demonstrating their efficacy in reducing biases and promoting socially responsible AI.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば代名詞の用法においてバイアスを持続させ、キーア個人を誤って表現したり排除したりする。 本稿では,LLM出力における偏見付き代名詞の使用の特定の問題,特に包括的言語がすべてのアイデンティティを正確に表現するために必要となる場合,従来のジェンダー付き代名詞("he", "she")の不適切な使用について論じる。 本稿では,これらのバイアスを軽減するための協調的エージェントパイプラインを提案する。 我々のマルチエージェントフレームワークは、バイアス検出と修正の両方のための特殊なエージェントを含んでいる。 ジェンダー代名詞使用率の指標であるTangoデータセットを用いた実験評価では,非正規性代名詞$(\chi^2 = 38.57, p < 0.0001)$と正しく一致せず, GPT-4oよりも32.6ポイント増加し, 包括的代名詞分類を著しく改善した。 これらの結果は、AI生成コンテンツにおける公正性と傾倒性を高めるためのエージェント駆動フレームワークの可能性を強調し、バイアスを減らし、社会的に責任を負うAIを促進する効果を示す。

関連論文リスト

• Evaluating Gender Bias in Large Language Models [0.8636148452563583]
  本研究では,大規模言語モデル (LLMs) が職業文脈における代名詞選択における性別バイアスの程度について検討した。 対象とする職業は、男性に有意な存在感を持つものから女性に有意な集中力を持つものまで幅広い。 その結果, モデルの代名詞選択と, 労働力データに存在する性別分布との間には, 正の相関関係が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T22:23:13Z)
• Beyond Binary Gender: Evaluating Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous Attitude Words [85.48043537327258]
  既存の機械翻訳の性別バイアス評価は主に男性と女性の性別に焦点を当てている。 本研究では,AmbGIMT (Gender-Inclusive Machine Translation with Ambiguous attitude words) のベンチマークを示す。 本研究では,感情的態度スコア(EAS)に基づく性別バイアス評価手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:13:51Z)
• Transforming Dutch: Debiasing Dutch Coreference Resolution Systems for Non-binary Pronouns [5.5514102920271196]
  ジェンダーニュートラルな代名詞は、西欧語で導入されつつある。 最近の評価では、英語のNLPシステムはジェンダーニュートラル代名詞を正しく処理できないことが示されている。 本稿では,オランダ語の男女中性代名詞に対する基準分解システムの性能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T18:31:19Z)
• Robust Pronoun Fidelity with English LLMs: Are they Reasoning, Repeating, or Just Biased? [26.583741801345507]
  英語における代名詞の忠実度を測定するために,500万件以上のデータセットを提示する。 その結果, 代名詞の忠実度は, 人間が100%近い精度を達成できるような, 単純で自然主義的な環境では, 頑健ではないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T01:07:14Z)
• Tokenization Matters: Navigating Data-Scarce Tokenization for Gender Inclusive Language Technologies [75.85462924188076]
  ジェンダー非包括的NLP研究は、ジェンダーバイナリ中心大言語モデル(LLM)の有害な制限を文書化している。 誤認識はByte-Pair(BPE)トークン化によって大きく影響されている。 本研究では,(1)代名詞の代名詞化パリティ,(2)代名詞間の一貫した代名詞化を強制する手法,および(2)既存のLLM代名詞の知識を活用して新代名詞の習熟度を向上させる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T01:28:46Z)
• A Tale of Pronouns: Interpretability Informs Gender Bias Mitigation for Fairer Instruction-Tuned Machine Translation [35.44115368160656]
  機械翻訳モデルがジェンダーバイアスを示すか否かについて検討する。 We found that IFT model default to male-inflected translations, evengarding female occupational stereotypes。 実装が容易で効果的なバイアス緩和ソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:36:55Z)
• VisoGender: A dataset for benchmarking gender bias in image-text pronoun resolution [80.57383975987676]
  VisoGenderは、視覚言語モデルで性別バイアスをベンチマークするための新しいデータセットである。 We focus to occupation-related biases in a hegemonic system of binary gender, inspired by Winograd and Winogender schemas。 我々は、最先端の視覚言語モデルをいくつかベンチマークし、それらが複雑な場面における二項性解消のバイアスを示すことを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T17:59:51Z)
• MISGENDERED: Limits of Large Language Models in Understanding Pronouns [46.276320374441056]
  我々は、英語のジェンダーニュートラル代名詞を正しく活用する能力について、人気言語モデルの評価を行った。 提案するMISGENDEREDは,大言語モデルが好む代名詞を正しく活用する能力を評価するためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T18:27:52Z)
• A Survey on Zero Pronoun Translation [69.09774294082965]
  ゼロ代名詞(ZP)はプロドロップ言語では省略されることが多いが、非プロドロップ言語ではリコールされるべきである。 本研究は, 神経革命後のゼロ代名詞翻訳(ZPT)における主要な研究について述べる。 1) ZPTは大規模言語モデルの発展傾向と一致している; 2) データの制限は言語やドメインの学習バイアスを引き起こす; 3) 性能改善は単一のベンチマークで報告されることが多いが、高度な手法はまだ実世界の利用には程遠い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T13:19:01Z)
• Counter-GAP: Counterfactual Bias Evaluation through Gendered Ambiguous Pronouns [53.62845317039185]
  バイアス測定データセットは、言語モデルのバイアスされた振る舞いを検出する上で重要な役割を果たす。 本稿では, 多様な, 自然な, 最小限のテキストペアを, 対物生成によって収集する新しい手法を提案する。 事前学習された4つの言語モデルは、各グループ内よりも、異なる性別グループ間でかなり不整合であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T12:11:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。