論文の概要: Data Matters Most: Auditing Social Bias in Contrastive Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13223v5
• Date: Thu, 11 Sep 2025 20:42:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 14:04:02.899247
• Title: Data Matters Most: Auditing Social Bias in Contrastive Vision Language Models
• Title（参考訳）: データが最も重要: 対照的な視覚言語モデルにおける社会的バイアスの監査
• Authors: Zahraa Al Sahili, Ioannis Patras, Matthew Purver,
• Abstract要約: CLIPとOpenCLIPを比較することで、モデルサイズ、トレーニングデータスケール、トレーニングデータソースの3つの設計要素を分離します。 また、Bias Prompts、Prompt Array、SANERの3つのポストホック、テストタイムのデバイアス戦略を評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.944990804599893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) deliver strong zero-shot recognition but frequently inherit social biases from their training data. We systematically disentangle three design factors -- model size, training-data scale, and training-data source -- by comparing CLIP and OpenCLIP, two models that share an identical contrastive objective yet differ in encoder width and in the image-text corpora on which they are pre-trained (400M proprietary pairs vs. 400M/2B LAION). Across balanced face-analysis benchmarks, enlarging the encoder reduces gender skew in CLIP but amplifies both gender and racial skew in OpenCLIP; increasing the LAION corpus from 400M to 2B further increases OpenCLIP bias. At matched model and data budgets, substituting proprietary data with LAION improves gender fairness while increasing racial skew, underscoring data source as the primary driver of bias patterns. We also evaluate three post-hoc, test-time debiasing strategies -- Bias Prompts, Prompt Array, and SANER. Debiasing reduces but does not eliminate harm, and its effectiveness is source- and size-dependent: Bias Prompts most effectively reduce gender skew in CLIP at smaller model sizes, whereas Prompt Array and SANER more reliably reduce racial skew in OpenCLIP; scaling LAION reconfigures which method is most fair. Taken together, these findings challenge the assumption that bigger models or datasets are automatically fairer and foreground training data source as the key determinant of both bias and mitigation efficacy. We release code and evaluation scripts to enable transparent, reproducible auditing of future VLMs.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は強力なゼロショット認識を提供するが、トレーニングデータからしばしば社会的バイアスを継承する。 CLIP と OpenCLIP を比較することで,モデルサイズ,トレーニングデータスケール,トレーニングデータソースの3つの設計要因を体系的に切り離し,エンコーダ幅と事前学習した画像テキストコーパス(400M/2B LAION 対 400M/2B LAION 対)で同一のコントラスト目標を共有する2つのモデルを比較した。 バランスのとれた顔分析ベンチマークにより、エンコーダがCLIPの性別スキューを減少させるが、OpenCLIPの性別と人種スキューを増大させ、LAIONコーパスを4Mから2Bに増やすことでOpenCLIPバイアスをさらに増大させる。 一致したモデルとデータ予算では、LAIONでプロプライエタリなデータを代用することで、人種的偏見を高めながらジェンダーフェアネスを改善し、バイアスパターンの第一の要因としてデータソースを強調する。 また、Bias Prompts、Prompt Array、SANERの3つのポストホック、テストタイムのデバイアス戦略を評価します。 Bias Promptsはより小さなモデルサイズでCLIPの性別スキューを効果的に削減しますが、Prompt ArrayとSANERはOpenCLIPの人種スキューをより確実に削減します。 これらの結果は、より大規模なモデルやデータセットが、バイアスと緩和効果の両方の重要な決定要因として、自動的に公平で前景的なトレーニングデータソースである、という仮定に疑問を呈している。 我々は、将来のVLMの透過的で再現可能な監査を可能にするためのコードと評価スクリプトをリリースする。

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