論文の概要: Exploring Robustness of LLMs to Sociodemographically-Conditioned Paraphrasing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08276v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 17:50:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:34.345608
• Title: Exploring Robustness of LLMs to Sociodemographically-Conditioned Paraphrasing
• Title（参考訳）: ソシオドモグラフィーによるパラフレージングにおけるLDMのロバスト性の検討
• Authors: Pulkit Arora, Akbar Karimi, Lucie Flek,
• Abstract要約: 我々は、社会デミノグラフィーの次元にまたがる幅広いバリエーションを探求するために、より広いアプローチを取る。 我々はSocialIQAデータセットを拡張し、ソシオデミノグラフィースタイルを条件とした多様なパラフレーズセットを作成する。 人口統計学的パラフレーズが言語モデルの性能に大きく影響していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.312170216336085
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance in various NLP tasks. However, there are concerns about their reliability in different domains of linguistic variations. Many works have proposed robustness evaluation measures for local adversarial attacks, but we need globally robust models unbiased to different language styles. We take a broader approach to explore a wider range of variations across sociodemographic dimensions to perform structured reliability tests on the reasoning capacity of language models. We extend the SocialIQA dataset to create diverse paraphrased sets conditioned on sociodemographic styles. The assessment aims to provide a deeper understanding of LLMs in (a) their capability of generating demographic paraphrases with engineered prompts and (b) their reasoning capabilities in real-world, complex language scenarios. We also explore measures such as perplexity, explainability, and ATOMIC performance of paraphrases for fine-grained reliability analysis of LLMs on these sets. We find that demographic-specific paraphrasing significantly impacts the performance of language models, indicating that the subtleties of language variations remain a significant challenge. The code and dataset will be made available for reproducibility and future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、言語変化の異なる領域における信頼性に関する懸念がある。 多くの研究が、局所的攻撃に対する堅牢性評価尺度を提案しているが、異なる言語スタイルに従わないグローバルな堅牢性モデルが必要である。 我々は,言語モデルの推論能力に関する構造的信頼性試験を行うため,社会デミノグラフィーの次元にまたがる幅広いバリエーションを探索するために,より広いアプローチをとる。 我々はSocialIQAデータセットを拡張し、ソシオデミノグラフィースタイルを条件とした多様なパラフレーズセットを作成する。 評価は、LLMのより深い理解を提供することを目的としている。 (a)工学的な指示による人口動態のパラフレーズを生成する能力及び b) 実世界の複雑な言語シナリオにおける推論能力。 また,これらの集合上でのLSMの微粒化信頼性解析のためのパラフレーズの難易度,説明可能性,ATOMIC性能などの指標についても検討する。 人口統計学的パラフレーズは言語モデルの性能に大きく影響し,言語変異の微妙さが依然として大きな課題であることを示す。 コードとデータセットは再現性と将来の研究のために利用可能になる。

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