Large Language Model (LLM) Bias Index — LLMBI

要約

Large Language Model Bias Index (LLMBI) は、GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) に固有のバイアスを定量化し、対処するために設計された先駆的なアプローチです。
私たちは、さまざまな分野にわたって LLM の普及と影響が増大していることを認識しています。
この研究では、モデルの応答を歪める可能性のあるバイアスを系統的に測定し、軽減するための新しい指標である LLMBI を導入しました。
私たちは、年齢、性別、人種の偏見を含むがこれらに限定されない、バイアスの複数の側面を組み込んだ複合スコアリング システムを使用して LLMBI を策定しました。
このメトリクスを運用するために、LLM 応答の収集と注釈付け、バイアス検出のための高度な自然言語処理 (NLP) 技術の適用、特別に作成された数式による LLMBI スコアの計算などの複数段階のプロセスに取り組みました。
この式は、さまざまなバイアス次元の加重平均、データセットの多様性の欠如に対するペナルティ、センチメント バイアスの補正を統合します。
OpenAI の API からの応答を使用して実施された実証分析では、バイアス検出の代表的な方法として高度なセンチメント分析が採用されています。
この研究により、LLM はテキスト生成において優れた機能を実証しながらも、さまざまな次元にわたってさまざまな度合いのバイアスを示すことが明らかになりました。
LLMBI は、モデル間および経時的なバイアスを比較するための定量化可能な尺度を提供し、システム エンジニア、研究者、規制当局にとって、LLM の公平性と信頼性を高める上で重要なツールを提供します。
これは、偏りのない人間のような反応を模倣する LLM の可能性を強調しています。
さらに、進化する社会規範や倫理基準に合わせて、そのようなモデルを継続的に監視し、再調整する必要性も強調しています。

要約(オリジナル)

The Large Language Model Bias Index (LLMBI) is a pioneering approach designed to quantify and address biases inherent in large language models (LLMs), such as GPT-4. We recognise the increasing prevalence and impact of LLMs across diverse sectors. This research introduces a novel metric, LLMBI, to systematically measure and mitigate biases potentially skewing model responses. We formulated LLMBI using a composite scoring system incorporating multiple dimensions of bias, including but not limited to age, gender, and racial biases. To operationalise this metric, we engaged in a multi-step process involving collecting and annotating LLM responses, applying sophisticated Natural Language Processing (NLP) techniques for bias detection, and computing the LLMBI score through a specially crafted mathematical formula. The formula integrates weighted averages of various bias dimensions, a penalty for dataset diversity deficiencies, and a correction for sentiment biases. Our empirical analysis, conducted using responses from OpenAI’s API, employs advanced sentiment analysis as a representative method for bias detection. The research reveals LLMs, whilst demonstrating impressive capabilities in text generation, exhibit varying degrees of bias across different dimensions. LLMBI provides a quantifiable measure to compare biases across models and over time, offering a vital tool for systems engineers, researchers and regulators in enhancing the fairness and reliability of LLMs. It highlights the potential of LLMs in mimicking unbiased human-like responses. Additionally, it underscores the necessity of continuously monitoring and recalibrating such models to align with evolving societal norms and ethical standards.

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