Fugu-MT 論文翻訳(概要): Socio-Culturally Aware Evaluation Framework for LLM-Based Content Moderation

論文の概要: Socio-Culturally Aware Evaluation Framework for LLM-Based Content Moderation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13578v1
Date: Wed, 18 Dec 2024 07:57:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-19 16:49:27.751983
Title: Socio-Culturally Aware Evaluation Framework for LLM-Based Content Moderation
Title（参考訳）: LLMに基づくコンテンツモデレーションのための社会文化的評価フレームワーク
Authors: Shanu Kumar, Gauri Kholkar, Saish Mendke, Anubhav Sadana, Parag Agrawal, Sandipan Dandapat,
Abstract要約: 本稿では,コンテンツモデレーションのための社会的に意識した評価フレームワークを提案する。ペルソナ生成を用いた多様なデータセットを作成するためのスケーラブルな手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.724258809442958
License:
Abstract: With the growth of social media and large language models, content moderation has become crucial. Many existing datasets lack adequate representation of different groups, resulting in unreliable assessments. To tackle this, we propose a socio-culturally aware evaluation framework for LLM-driven content moderation and introduce a scalable method for creating diverse datasets using persona-based generation. Our analysis reveals that these datasets provide broader perspectives and pose greater challenges for LLMs than diversity-focused generation methods without personas. This challenge is especially pronounced in smaller LLMs, emphasizing the difficulties they encounter in moderating such diverse content.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアや大規模言語モデルの成長に伴い、コンテンツモデレーションが重要になっている。多くの既存のデータセットは、異なるグループの適切な表現を欠いているため、信頼性の低い評価をもたらす。そこで本研究では,LLMによるコンテンツモデレーションのための社会的に意識した評価フレームワークを提案し,ペルソナ生成を用いた多様なデータセット作成のためのスケーラブルな手法を提案する。分析の結果、これらのデータセットはパーソナを持たない多様性を重視した生成手法よりも広い視点を提供し、LLMにより大きな課題をもたらすことが明らかとなった。この課題は特に小規模のLLMにおいて顕著であり、このような多様なコンテンツをモデレートする際の困難さを強調している。

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