論文の概要: FairReason: Balancing Reasoning and Social Bias in MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23067v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 19:57:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.629133
• Title: FairReason: Balancing Reasoning and Social Bias in MLLMs
• Title（参考訳）: FairReason:MLLMにおける推論とソーシャルバイアスのバランス
• Authors: Zhenyu Pan, Yutong Zhang, Jianshu Zhang, Haoran Lu, Haozheng Luo, Yuwei Han, Philip S. Yu, Manling Li, Han Liu,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々なタスクやモダリティにおいて、最先端の成果をすでに達成している。 近年の研究では、推論能力をさらに推し進めるために、先進的なプロンプトスキームと後続の微調整を探求している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.618158642714505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) already achieve state-of-the-art results across a wide range of tasks and modalities. To push their reasoning ability further, recent studies explore advanced prompting schemes and post-training fine-tuning. Although these techniques improve logical accuracy, they frequently leave the models' outputs burdened with pronounced social biases. Clarifying how reasoning gains interact with bias mitigation-and whether the two objectives inherently trade off-therefore remains an open and pressing research problem. Our study begins by benchmarking three bias-mitigation strategies-supervised fine-uning (SFT), knowledge distillation (KD), and rule-based reinforcement learning (RL)-under identical conditions, establishing their baseline strengths and weaknesses. Building on these results, we vary the proportion of debias-focused and reasoning-centric samples within each paradigm to chart the reasoning-versus-bias trade-off. Our sweeps reveal a consistent sweet spot: a roughly 1:4 mix trained with reinforcement learning cuts stereotype scores by 10% while retaining 88% of the model's original reasoning accuracy, offering concrete guidance for balancing fairness and capability in MLLMs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々なタスクやモダリティにおいて、最先端の成果をすでに達成している。 彼らの推論能力をさらに推し進めるために、最近の研究は、先進的なプロンプトスキームと訓練後の微調整を探求している。 これらの手法は論理的精度を向上させるが、しばしば社会的偏見が強調されたモデル出力を残している。 因果関係が偏見の緩和とどのように相互作用するかを明確にし、この2つの目的が本質的にオフ・ザ・フォアフォアの取引であるか否かは、オープンでプレッシャーのかかる研究問題のままである。 本研究は,3つのバイアス緩和戦略(SFT),知識蒸留(KD),ルールベース強化学習(RL)を同一条件下でベンチマークし,基礎的強度と弱点を確立することから始まった。 これらの結果に基づいて、各パラダイム内のデバイアス中心および推論中心のサンプルの割合を変化させて、推論-逆バイアストレードオフをグラフ化する。 強化学習で訓練された約1:4のミックスは、ステレオタイプスコアを10%削減し、モデルの本来の推論精度の88%を維持し、MLLMの公平性と能力のバランスをとるための具体的なガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Guiding LLM Decision-Making with Fairness Reward Models [12.32062012708603]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T14:20:23Z)
• Meta-Fair: AI-Assisted Fairness Testing of Large Language Models [2.9632404823837777]
  公正さは人工知能(AI)システムの開発における中核的な原則である。 大規模言語モデル(LLM)におけるフェアネステストへの現在のアプローチは、手動評価、固定テンプレート、決定論、キュレートされたデータセットに依存していることが多い。 本研究は,LLMの公正性をテストするための,新しい自動化手法の基盤となることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T11:20:59Z)
• Lost at the Beginning of Reasoning [82.18834329384514]
  第1の推論ステップが最終予測に不当に大きな影響を与えることを示す。 本稿では、報酬モデルを利用して高品質な第1推論ステップを特定し、維持する効率的なサンプリング戦略を提案する。 モデル自己補正能力を体系的に評価するために、意図的に欠陥のある第1の推論ステップで構築された新しいベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-27T09:53:57Z)
• Beyond Accuracy: Dissecting Mathematical Reasoning for LLMs Under Reinforcement Learning [82.43575191712726]
  本稿では,強化学習が推論に与える影響を明らかにするための,きめ細かい分析フレームワークを提案する。 本フレームワークは,RLトレーニングの恩恵を受けると仮定された重要な要素を具体的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T07:53:59Z)
• Learning to Reason via Mixture-of-Thought for Logical Reasoning [56.24256916896427]
  Mixture-of-Thought (MoT) は、LLMが自然言語、コード、真理表の3つの相補的なモダリティにまたがる推論を可能にするフレームワークである。 MoT は,(1) 自己進化型 MoT トレーニング,(2) 3 つのモーダルの相乗効果を完全に活用してより良い予測を生成する MoT 推論,という2段階の設計を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T17:59:54Z)
• Do Theory of Mind Benchmarks Need Explicit Human-like Reasoning in Language Models? [14.29992535286614]
  心の理論 (Theory of Mind, ToM) とは、心の状態を他人に説明できる能力である。 大規模言語モデルの最近の進歩は、ToMベンチマークで有望なパフォーマンスを示している。 これらのベンチマークは、明示的なヒューマンライクな推論プロセスを必要とするのか、それとも、代替戦略によってモデルが成功するのか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T12:58:42Z)
• Evaluating Human Alignment and Model Faithfulness of LLM Rationale [66.75309523854476]
  大規模言語モデル(LLM)が,その世代を理論的にどのように説明するかを考察する。 提案手法は帰属に基づく説明よりも「偽り」が少ないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T20:06:30Z)
• Balancing Rigor and Utility: Mitigating Cognitive Biases in Large Language Models for Multiple-Choice Questions [0.46873264197900916]
  認知バイアスが合理的な偏差やショートカットによって意思決定効率を高めることを示す。 モデレーションと禁忌オプションを導入することで、エラー率を減らし、意思決定精度を改善し、意思決定率を最適化する。 このアプローチは、認知バイアスを活用する新しい方法を提供し、大きな言語モデルの実用性を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:25:22Z)

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。