FAIR Enough: How Can We Develop and Assess a FAIR-Compliant Dataset for Large Language Models’ Training?

要約

大規模言語モデル (LLM) の急速な進化は、AI 開発における倫理的考慮事項とデータの整合性の極めて重要性を浮き彫りにし、FAIR (検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能) データ原則の役割を強調しています。
これらの原則は長い間、倫理的なデータ管理の基礎でしたが、LLM トレーニング データへの適用はそれほど普及しておらず、私たちの研究が取り組むことを目指している問題です。
私たちの研究は既存の文献をレビューすることから始まり、モデルトレーニングのためのデータ管理における FAIR 原則の重要性を強調しています。
この基盤に基づいて、私たちは LLM トレーニング プロセスに FAIR 原則を組み込んだ新しいフレームワークを導入します。
このアプローチの重要な側面は、研究者や開発者がモデル開発ライフサイクル全体を通じて FAIR データ原則を一貫して適用できるように設計された包括的なチェックリストです。
私たちのフレームワークの実用性と有効性は、バイアスを検出して軽減するために FAIR に準拠したデータセットを作成するケーススタディを通じて実証されています。
このケーススタディは、私たちのフレームワークの有用性を検証するだけでなく、LLM トレーニングにおけるより公平で、透明性があり、倫理的な実践のための新しいベンチマークを確立します。
私たちは、技術的に進歩し、倫理的に健全で社会的責任のある AI モデルを促進する手段として、このフレームワークをコミュニティに提供します。

要約(オリジナル)

The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) underscores the critical importance of ethical considerations and data integrity in AI development, emphasizing the role of FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) data principles. While these principles have long been a cornerstone of ethical data stewardship, their application in LLM training data is less prevalent, an issue our research aims to address. Our study begins with a review of existing literature, highlighting the significance of FAIR principles in data management for model training. Building on this foundation, we introduce a novel framework that incorporates FAIR principles into the LLM training process. A key aspect of this approach is a comprehensive checklist, designed to assist researchers and developers in consistently applying FAIR data principles throughout the model development lifecycle. The practicality and effectiveness of our framework are demonstrated through a case study that involves creating a FAIR-compliant dataset to detect and reduce biases. This case study not only validates the usefulness of our framework but also establishes new benchmarks for more equitable, transparent, and ethical practices in LLM training. We offer this framework to the community as a means to promote technologically advanced, ethically sound, and socially responsible AI models.

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