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。

関連論文リスト

• Activation Steering for Bias Mitigation: An Interpretable Approach to Safer LLMs [0.5076419064097734]
  大規模言語モデル(LLM)は、社会システムにますます統合されている。 バイアスを軽減する従来の方法は、しばしばデータフィルタリングやポストホック出力のモデレーションに依存している。 我々は、機械的解釈可能性の手法を用いてバイアスを特定し、積極的に軽減する完全なエンドツーエンドシステムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T15:34:18Z)
• Predicting the Performance of Black-box LLMs through Self-Queries [60.87193950962585]
  大規模言語モデル(LLM)は、AIシステムにおいてますます頼りになってきている。 本稿では、フォローアッププロンプトを使用し、異なる応答の確率を表現として捉え、ブラックボックス方式でLCMの特徴を抽出する。 これらの低次元表現上で線形モデルをトレーニングすると、インスタンスレベルでのモデル性能の信頼性を予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T22:26:54Z)
• REFINE-LM: Mitigating Language Model Stereotypes via Reinforcement Learning [18.064064773660174]
  本稿では、強化学習を用いて様々なバイアスを微調整せずに処理する脱バイアス法REFINE-LMを紹介する。 LMの単語確率分布の上に簡単なモデルをトレーニングすることにより、バイアス強化学習法により、人間のアノテーションを使わずにモデルの偏りを抑えることができる。 複数のLMを含む多種多様なモデルで行った実験により,本手法は,LMの性能を維持しながら,ステレオタイプバイアスを著しく低減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T14:08:31Z)
• Hire Me or Not? Examining Language Model's Behavior with Occupation Attributes [7.718858707298602]
  大規模言語モデル(LLM)は、採用やレコメンデーションシステムなど、プロダクションパイプラインに広く統合されている。 本稿では、職業意思決定の文脈において、ジェンダーステレオタイプに関するLCMの行動について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T18:09:32Z)
• Disclosure and Mitigation of Gender Bias in LLMs [64.79319733514266]
  大規模言語モデル(LLM)はバイアス応答を生成することができる。 条件生成に基づく間接探索フレームワークを提案する。 LLMにおける明示的・暗黙的な性バイアスを明らかにするための3つの戦略を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T04:48:55Z)
• Self-Debiasing Large Language Models: Zero-Shot Recognition and Reduction of Stereotypes [73.12947922129261]
  ステレオタイピングを減らすために,大規模言語モデルのゼロショット機能を活用している。 自己嫌悪は、9つの異なる社会集団におけるステレオタイピングの度合いを著しく低下させることが示される。 この研究が、バイアス軽減のための他のゼロショット技術に関する調査をオープンにすることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T01:40:11Z)
• Probing Explicit and Implicit Gender Bias through LLM Conditional Text Generation [64.79319733514266]
  大規模言語モデル(LLM)はバイアスと有害な応答を生成する。 本研究では,あらかじめ定義されたジェンダーフレーズやステレオタイプを必要としない条件付きテキスト生成機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T05:31:46Z)
• Fast Model Debias with Machine Unlearning [54.32026474971696]
  ディープニューラルネットワークは多くの現実世界のシナリオでバイアスのある振る舞いをする。 既存のデバイアス法は、バイアスラベルやモデル再トレーニングのコストが高い。 バイアスを特定し,評価し,除去するための効率的なアプローチを提供する高速モデル脱バイアスフレームワーク(FMD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T08:10:57Z)
• In-Contextual Gender Bias Suppression for Large Language Models [47.246504807946884]
  大きな言語モデル (LLM) は、性バイアスの心配レベルをエンコードしていると報告されている。 手動で設計したテンプレートから構築したプリアンブルを提供することにより,LLMのバイアス発生を防止するバイアス抑制を提案する。 その結果,HellaSwag と COPA による下流タスク性能にバイアス抑制が悪影響があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T18:39:08Z)
• The Unequal Opportunities of Large Language Models: Revealing Demographic Bias through Job Recommendations [5.898806397015801]
  大規模言語モデル(LLM)における人口統計バイアスの分析と比較のための簡易な手法を提案する。 本稿では,ChatGPTとLLaMAの交差バイアスを計測し,本手法の有効性を示す。 両モデルとも、メキシコ労働者の低賃金雇用を一貫して示唆するなど、さまざまな人口統計学的アイデンティティに対する偏見を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T21:12:54Z)
• Debiasing Vision-Language Models via Biased Prompts [79.04467131711775]
  本稿では,テキスト埋め込みにおけるバイアスのある方向を投影することで,視覚言語基盤モデルを疎外する一般的な手法を提案する。 偏平投影行列を組み込んだテキストのみをデバイアスすることで、ロバストな分類器と公正な生成モデルが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T20:09:33Z)
• Causally Testing Gender Bias in LLMs: A Case Study on Occupational Bias [33.99768156365231]
  生成言語モデルにおけるバイアス測定のための因果的定式化を導入する。 我々はOccuGenderというベンチマークを提案し、職業性バイアスを調査するためのバイアス測定手法を提案する。 以上の結果から,これらのモデルでは職業性バイアスがかなり大きいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T22:41:24Z)
• Fair Interpretable Representation Learning with Correction Vectors [60.0806628713968]
  我々は「補正ベクトル」の学習を中心にした公正表現学習のための新しい枠組みを提案する。 このような方法で制約されたいくつかの公正表現学習モデルが、ランキングや分類性能の損失を示さないことを実験的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T11:19:23Z)
• Stereotype and Skew: Quantifying Gender Bias in Pre-trained and Fine-tuned Language Models [5.378664454650768]
  本稿では,文脈言語モデルにおける性別バイアスの定量化と分析を行う,スキューとステレオタイプという2つの直感的な指標を提案する。 性別のステレオタイプは、アウト・オブ・ボックスモデルにおける性別の歪とほぼ負の相関関係にあり、これらの2種類のバイアスの間にトレードオフが存在することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T10:57:59Z)
• Learning from others' mistakes: Avoiding dataset biases without modeling them [111.17078939377313]
  最先端自然言語処理(NLP)モデルは、意図したタスクをターゲットとする機能ではなく、データセットのバイアスや表面形状の相関をモデル化することを学ぶことが多い。 これまでの研究は、バイアスに関する知識が利用できる場合に、これらの問題を回避するための効果的な方法を示してきた。 本稿では,これらの問題点を無視する学習モデルについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T16:10:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。