論文の概要: Biased or Flawed? Mitigating Stereotypes in Generative Language Models by Addressing Task-Specific Flaws

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11414v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 03:29:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:11.061871
• Title: Biased or Flawed? Mitigating Stereotypes in Generative Language Models by Addressing Task-Specific Flaws
• Title（参考訳）: バイアスか欠陥か?タスク特異的な欠陥に対処して生成言語モデルにおけるステレオタイプを誤用する
• Authors: Akshita Jha, Sanchit Kabra, Chandan K. Reddy,
• Abstract要約: 生成言語モデルは、しばしば出力の社会的バイアスを反映し増幅します。 生成モデルにおいて観測されたステレオタイプを暗黙的に緩和する目的のステレオタイプ緩和フレームワークを提案する。 複数の次元にわたるステレオタイプ出力を60%以上削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.559028963968247
• License:
• Abstract: Recent studies have shown that generative language models often reflect and amplify societal biases in their outputs. However, these studies frequently conflate observed biases with other task-specific shortcomings, such as comprehension failure. For example, when a model misinterprets a text and produces a response that reinforces a stereotype, it becomes difficult to determine whether the issue arises from inherent bias or from a misunderstanding of the given content. In this paper, we conduct a multi-faceted evaluation that distinctly disentangles bias from flaws within the reading comprehension task. We propose a targeted stereotype mitigation framework that implicitly mitigates observed stereotypes in generative models through instruction-tuning on general-purpose datasets. We reduce stereotypical outputs by over 60% across multiple dimensions -- including nationality, age, gender, disability, and physical appearance -- by addressing comprehension-based failures, and without relying on explicit debiasing techniques. We evaluate several state-of-the-art generative models to demonstrate the effectiveness of our approach while maintaining the overall utility. Our findings highlight the need to critically disentangle the concept of `bias' from other types of errors to build more targeted and effective mitigation strategies. CONTENT WARNING: Some examples contain offensive stereotypes.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、生成言語モデルはアウトプットの社会的バイアスを反映し増幅することが多いことが示されている。 しかしながら、これらの研究は、観察されたバイアスを、理解障害など他のタスク固有の欠点と分割することが多い。 例えば、モデルがテキストを誤って解釈し、ステレオタイプを補強する応答を生成すると、その問題が固有のバイアスから生じるのか、あるいは与えられたコンテンツの誤解から生じるのかを判断することは困難になる。 本稿では,読解作業中の欠陥から偏見をはっきりと切り離す多面的評価を行う。 汎用データセットの命令チューニングにより、生成モデルにおいて観測されたステレオタイプを暗黙的に緩和する目的のステレオタイプ緩和フレームワークを提案する。 我々は、理解に基づく失敗に対処し、明示的な嫌悪のテクニックに頼ることなく、複数の次元(国籍、年齢、性別、障害、身体的外観など)にわたるステレオタイプアウトプットを60%以上削減する。 提案手法の有効性を実証するために,本手法の総合的有用性を維持しつつ,いくつかの最先端生成モデルを評価した。 以上の結果から,「バイアス」の概念を他の種類の誤りから批判的に切り離して,より標的的かつ効果的な緩和戦略を構築する必要性が浮き彫りになった。 Content WARNING: 攻撃的なステレオタイプを含むいくつかの例。

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