論文の概要: Guiding LLM Decision-Making with Fairness Reward Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11344v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 14:20:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:03.147514
• Title: Guiding LLM Decision-Making with Fairness Reward Models
• Title（参考訳）: フェアネス・リワードモデルによるLCM決定過程の誘導
• Authors: Zara Hall, Melanie Subbiah, Thomas P Zollo, Kathleen McKeown, Richard Zemel,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、高い意思決定をサポートするためにますます使われています。 本稿では,一般化可能なフェアネス・リワードモデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。 提案手法は,基準値の精度を一致させたり,超えたりしながら,一貫した公正性の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.32062012708603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models are increasingly used to support high-stakes decisions, potentially influencing who is granted bail or receives a loan. Naive chain-of-thought sampling can improve average decision accuracy, but has also been shown to amplify unfair bias. To address this challenge and enable the trustworthy use of reasoning models in high-stakes decision-making, we propose a framework for training a generalizable Fairness Reward Model (FRM). Our model assigns a fairness score to LLM reasoning, enabling the system to down-weight biased trajectories and favor equitable ones when aggregating decisions across reasoning chains. We show that a single Fairness Reward Model, trained on weakly supervised, LLM-annotated examples of biased versus unbiased reasoning, transfers across tasks, domains, and model families without additional fine-tuning. Applied to real-world decision-making tasks including recidivism prediction and social media moderation, we show that our approach consistently improves fairness while matching, or even surpassing, baseline accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、高額な意思決定をサポートするためにますます使われており、保釈やローンの受け取りに影響を及ぼす可能性がある。 Naive chain-of- Thought sampleは平均的な判断精度を向上させることができるが、不公平なバイアスを増幅することも示されている。 この課題に対処し、高い意思決定における推論モデルの信頼できる利用を可能にするために、一般化可能なフェアネス・リワード・モデル(FRM)をトレーニングするためのフレームワークを提案する。 我々のモデルでは,LLM推論に公平性スコアを割り当て,推論チェーンをまたいだ決定を集約する場合に,システムの重み付けの偏りを低くし,公平な判断を好むことができる。 弱教師付き, 偏りのない推論, タスク, ドメイン, モデルファミリー間での移動, 追加の微調整を伴わないモデルファレンス・リワードモデルについて, 弱い教師付きで訓練した1つのフェアネス・リワードモデルを示す。 我々は,リシビズム予測やソーシャルメディアのモデレーションなどの現実的な意思決定タスクに応用し,基準精度の整合性,あるいは超越性を常に改善していることを示す。

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