論文の概要: BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24310v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 16:56:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:39:10.779128
• Title: BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models
• Title（参考訳）: BEATS: 大規模言語モデルのバイアス評価と評価テストスイート
• Authors: Alok Abhishek, Lisa Erickson, Tushar Bandopadhyay,
• Abstract要約: 我々は、大規模言語モデル(LLM)におけるバイアス、倫理、公平性、現実性を評価するための新しいフレームワークBEATSを紹介する。 LLMのバイアスベンチマークを行い、29の異なるメトリクスのパフォーマンスを計測する。 これらの指標は、人口統計学、認知学、社会的偏見、倫理的推論、グループフェアネス、事実に関する誤情報リスクなど、幅広い特徴に及びます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this research, we introduce BEATS, a novel framework for evaluating Bias, Ethics, Fairness, and Factuality in Large Language Models (LLMs). Building upon the BEATS framework, we present a bias benchmark for LLMs that measure performance across 29 distinct metrics. These metrics span a broad range of characteristics, including demographic, cognitive, and social biases, as well as measures of ethical reasoning, group fairness, and factuality related misinformation risk. These metrics enable a quantitative assessment of the extent to which LLM generated responses may perpetuate societal prejudices that reinforce or expand systemic inequities. To achieve a high score on this benchmark a LLM must show very equitable behavior in their responses, making it a rigorous standard for responsible AI evaluation. Empirical results based on data from our experiment show that, 37.65\% of outputs generated by industry leading models contained some form of bias, highlighting a substantial risk of using these models in critical decision making systems. BEATS framework and benchmark offer a scalable and statistically rigorous methodology to benchmark LLMs, diagnose factors driving biases, and develop mitigation strategies. With the BEATS framework, our goal is to help the development of more socially responsible and ethically aligned AI models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)におけるバイアス,倫理,公平性,現実性を評価するための新しいフレームワークBEATSを紹介する。 BEATSフレームワークに基づいて、29の異なるメトリクスのパフォーマンスを測定するLCMのバイアスベンチマークを提示します。 これらの指標は、人口統計学、認知学、社会的偏見、倫理的推論、グループフェアネス、事実に関する誤情報リスクなど、幅広い特徴に及びます。 これらの指標は、LLMが生成した応答が、体系的不等式を強化または拡張する社会的偏見を持続させる程度を定量的に評価することができる。 このベンチマークで高いスコアを得るには、LLMは応答に非常に公平な振る舞いを示さなければならない。 実験から得られたデータに基づく実験結果から、業界主導モデルが生成するアウトプットの37.65 %には何らかのバイアスがあり、重要な意思決定システムにこれらのモデルを使用することのかなりのリスクが浮かび上がった。 BEATSフレームワークとベンチマークは、LLMをベンチマークし、バイアスを駆動する因子を診断し、緩和戦略を開発する、スケーラブルで統計的に厳格な方法論を提供する。 BEATSフレームワークでは、より社会的に責任を持ち倫理的に整合したAIモデルの開発を支援することが目標です。

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