論文の概要: Sensing and Steering Stereotypes: Extracting and Applying Gender Representation Vectors in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19721v2
• Date: Tue, 20 May 2025 20:36:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:57.723022
• Title: Sensing and Steering Stereotypes: Extracting and Applying Gender Representation Vectors in LLMs
• Title（参考訳）: センシングとステアリングステレオタイプ:LLMにおけるジェンダー表現ベクトルの抽出と適用
• Authors: Hannah Cyberey, Yangfeng Ji, David Evans,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)において「ジェンダー」の概念がどのように表現されるかを検討する。 ラベル付きデータなしで確率重み付けにより概念表現を抽出する新しい手法を提案する。 また,モデル予測の高精度なステアリングを可能にするプロジェクションベース手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.718179409455526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are known to perpetuate stereotypes and exhibit biases. Various strategies have been proposed to mitigate these biases, but most work studies biases in LLMs as a black-box problem without considering how concepts are represented within the model. We adapt techniques from representation engineering to study how the concept of "gender" is represented within LLMs. We introduce a new method that extracts concept representations via probability weighting without labeled data and efficiently selects a steering vector for measuring and manipulating the model's representation. We also present a projection-based method that enables precise steering of model predictions and demonstrate its effectiveness in mitigating gender bias in LLMs. Our code is available at: https://github.com/hannahxchen/gender-bias-steering
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ステレオタイプを永続し、バイアスを示すことが知られている。 これらのバイアスを軽減するための様々な戦略が提案されているが、ほとんどの研究は、モデル内の概念がどのように表現されるかを考えることなく、ブラックボックス問題としてLLMのバイアスを研究する。 表現工学の技法を応用して「ジェンダー」の概念がLLM内でどのように表現されるかを研究する。 ラベル付きデータのない確率重み付けにより概念表現を抽出し,モデルの表現を計測・操作するためのステアリングベクトルを効率的に選択する手法を提案する。 また、モデル予測の高精度なステアリングを可能にするプロジェクションベースの手法を提案する。 私たちのコードは、https://github.com/hannahxchen/gender-bias-steeringで利用可能です。

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